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..
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (3):데이터 선택 및 필터링
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (3):데이터 선택 및 필터링 이번 포스트에서는 ChatGPT로 pandas에서 데이터 선택 및 필터링 관련된 내용을 답변 받아서 해당 내용을 정리해 보았다. 역시 ChatGPT의 플러그인인 Noteable을 함께 사용했으며, 간단한 샘플 코드와 함께 알아보자. 우선 샘플 데이터로 사용할 데이터프레임은 아래와 같다. import pandas as pd data = { '이름': ['철수', '영희', '민수', '수진', '호영'], '나이': [28, 24, 22, 32, 27], '성별': ['남', '여', '남', '여', '남'], '도시': ['서울', '대전', '부산', '광주', '서울'] } df = pd.DataFrame(data) 1..
