ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (8):데이터 병합
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (8):데이터 병합 이번 포스트에서는 pandas 라이브러리에서의 데이터 병합에 대해서 포스트해 보고자 한다. ChatGPT에게 데이터 병합에 대해 설명해달라고 했고 그 내용을 정리해 보았다. 우선 데이터 병합(Merge)이란 두 개 이상의 데이터(테이블)를 특정 기준에 따라 합치는 것을 의미하며, 이때 기준이 되는 열을 키(key)라고 부른다. 먼저 샘플 데이터프레임은 아래와 같다. import pandas as pd # 샘플 데이터 생성 data1 = { '학번': [1, 2, 3, 4], '이름': ['철수', '영희', '민수', '수진'], '학년': [2, 3, 1, 2] } data2 = { '학번': [3, 4, 5, 6], '점수': [8..
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (7):결측치 처리
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (7):결측치 처리 이번 포스트에서는 ChatGPT에게 pandas 라이브러리에서 '결측치 처리'에 관한 내용을 출력해달라 하고 해당 내용을 정리해보려 한다. 결측치(missing data)는 흔히 발생하는 문제로 이를 적절히 처리하지 않으면 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다. 이번 포스트에서 사용할 테스트 데이터는 아래와 같으며, nan을 사용하기 위해 numpy도 함께 import한다. import pandas as pd import numpy as np data = { '이름': ['철수', '영희', '민수', '수진', '호영'], '나이': [28, np.nan, 35, np.nan, 22], '성별': ['남', '여', '남', '여',..
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (6):데이터 그룹화 및 집계
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (6):데이터 그룹화 및 집계 이번 포스트에서는 pandas 라이브러리에서 데이터를 그룹화하고 집계하는 방법에 대해 알아보고자 한다. ChatGPT를 통해 데이터를 그룹화하는 메서드와 집계하는 메서드에 대해 출력 후 해당 내용을 정리했다. 데이터프레임의 샘플 코드는 아래와 같다. import pandas as pd data = { 'Department': ['HR', 'IT', 'IT', 'Sales', 'HR', 'Sales'], 'Employee': ['John', 'Mike', 'Sara', 'Anna', 'Tom', 'Louis'], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 55000, 62000, 58000] } df = pd.D..