Allen's 데이터 맛집

문제 상황Pandas의 merge 함수를 사용하여 여러 CSV 파일을 병합할 때 중복 열 이름으로 인해 다음과 같은 에러가 발생할 수 있습니다. MergeError : Passing 'suffixes' which cause duplicate columns {' ', ' ', '} is not allowed.라는 에러는 데이터 프레임을 병합할 때 동일한 열 이름이 발생하여 충돌이 일어나기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 각 병합 단계에서 동일한 열 이름에 대해 다른 접미사를 지정해야 합니다.기존코드import pandas as pd# 데이터 불러옴df1_oxid = pd.read_csv('Data/Oxid_000.csv')df1_soft = pd.read_csv('Data/Photo_Softbak..

데이터 시각화에서 산점도(Scatter Plot)는 두 변수 간의 관계를 표현하는 기본적이면서도 강력한 도구입니다. 특히, 시간 변수를 포함한 산점도는 시간에 따른 데이터의 변화와 패턴을 분석하는 데 유용합니다 시간을 활용한 산점도의 중요성 시간을 변수로 포함하는 산점도는 데이터의 시간적 변화를 시각화하여, 추세, 주기성, 또는 이상 현상 등을 파악할 수 있게 해줍니다. 이는 금융 데이터 분석, 사용자 행동 분석, 과학 연구 등 다양한 분야에서 의사결정을 지원하고, 전략을 수립하는 데 필수적인 도구입니다. 산점도에서 시간 시각화의 구현 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates from date..

pandas는 데이터 전처리, 수집, 분석을 위한 강력한 도구로서, 데이터프레임을 다루는 데 많이 사용됩니다. pd.loc와 pd.iloc은 데이터프레임에서 특정 데이터를 선택하거나 슬라이싱하는 데 사용되는 두 가지 주요한 메서드입니다. 아래 예시를 통해 각각의 차이와 사용법을 이해해보겠습니다. pd.loc: pd.loc는 라벨(label)을 기반으로 데이터프레임의 특정 행(row) 또는 열(column)을 선택합니다. 라벨은 인덱스의 이름을 의미합니다. 예를 들어, 인덱스가 문자열로 된 경우에 사용됩니다. import pandas as pd # 예시 데이터프레임 생성 data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data, index=['row1..