Allen's 데이터 맛집

파이썬에서 특정 열의 중복된 데이터를 확인하는 방법에 대해 알아보려고 합니다. 데이터를 다루다 보면 같은 값이 반복되는 경우가 꽤 자주 발생하는데요. 이러한 중복 데이터는 분석 결과에 영향을 줄 수 있기 때문에 이를 잘 처리하는 것이 중요합니다. 1. 중복된 데이터를 확인해야 하는 이유데이터 분석에서는 중복된 데이터를 그냥 두면 결과가 왜곡될 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 고객의 주문 내역이 중복되어 기록되었다면, 고객의 구매 패턴을 정확하게 분석하기 어려워질 수 있습니다. 따라서 데이터 분석을 하기 전에 중복 데이터를 찾아내고, 이를 적절하게 처리하는 것이 매우 중요합니다.2. 파이썬에서 중복 데이터 확인하기파이썬에서는 Pandas 라이브러리를 사용해 중복된 데이터를 쉽게 찾을 수 있습니다. Pan..

pivot_table 함수란?Pandas의 pivot_table 함수는 데이터를 요약하고 집계하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. Excel의 피벗 테이블과 유사한 기능을 제공하며, 데이터를 재구성하고 분석하는 데 매우 유용합니다.기본 사용법pivot_table의 기본 구조import pandas as pd# 예시 데이터data = { '날짜': ['2023-01-01', '2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-02'], '카테고리': ['A', 'B', 'A', 'B'], '매출': [100, 200, 150, 250]}df = pd.DataFrame(data)# 피벗 테이블 생성pivot = df.pivot_table(index='날짜', columns='카..

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..

이번 포스팅에선 미세먼지 데이터로 전처리와 분석을 끝냈으니 마지막 단계인 시각화를 통해 알아보겠습니다 미세먼지 데이터를 시각화하기 위해서 데이터를 불러오기부터 분석을 위한 간단한 전처리를 해주겠습니다. 연/월별 미세먼지 농도의 평균을 data의 새로운 데이터프레임으로 저장합니다. 2016년도에는 3,4월에 미세먼지 농도가 높았고 특히 4월달의 미세먼지 농도가 높았음을 확인할 수 있습니다. 이번에는 2016년에서 2018년까지 월별 미세농도 추이 그래프를 그려보았습니다. 확실히 2016년도의 미세농도가 다른 연도에 비해서 높음을 확인할 수 있고 전반적으로 2018년도가 떨어짐을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 연도별 월별 미세먼지 농도의 차이를 한눈에 파악할 수 있습니다. 2016년~2018년의 월별 미세..