데이터 분석 H 아카이브

내용구성 0. Pandas로 Dataframe 생성 1. df.columns와 df.index 로 칼럼 이름과 인덱스 이름 변경 2. rename()을 사용하여 칼럼 이름과 인덱스 이름 변경 3. lambda 를 이용하여 모든 칼럼 이름과 인덱스 이름 규칙 기반으로 변경 0. Pandas로 Dataframe 생성 import pandas as pd import numpy as np # Dictionary를 이용하여 Dataframe 생성 df=pd.DataFrame({"Name":['Jack','Peter','Jake','Blake'], "Age":[16,36,19,48]}) 1. df.columns와 df.index 로 칼럼 이름과 인덱스 이름 변경 먼저 df.columns와 df.index를 이용하여..

다양한 Database 의 형태를 보다 보면 Columnar Database라는 내용이 적혀있는 경우가 있다. 그렇다면 Columnar Database는 무엇일까? Columnar Database는 "데이터를 Row 기반이 아닌 Column 기반으로 저장하는 형태" 를 뜻하며 Column-oriented Database 라고도 불린다. 아래 예시를 통해 비교해 보자. 일반적인 Dataframe의 경우 아래와 같은 모양으로 데이터가 저장되어 있다. 여러 개의 칼럼이 각 범주를 담당하며 Row에 각 범주에 맞는 값들이 저장된다. 여기에서 만약 우리가 원하는 쿼리가 "Postcode가 11238인 값을 모두 찾아줘" 이라고 가정해 보자. Row-based database라면 데이터의 형태가 아래와 같은 방식으..

파이썬을 이용해 데이터 분석을 할 때는 Pandas라는 library를 많이 사용한다. 통계 분석 전용 툴인 R 같은 소프트웨어도 있지만, 일반적인 데이터 분석 작업이라면 파이썬의 Pandas로도 충분히 다양한 작업을 할 수 있다. 이번 포스팅에서는 Pandas의 Dataframe을 다뤄보려고 한다. 내용 구성 0. Pandas - Series와 Dataframe 1. Dataframe 생성 1-1. List 로 Dataframe 만들기 1-2. List 안의 List로 Dataframe 만들기 1-3. Dictionary로 Dataframe 만들기 1-4. Dataframe 생성 시 Index를 원하는 대로 넣기 1-5. Dictionay를 포함하는 List로 Dataframe 만들기 0. Pandas..

데이터 분석 코딩을 하다 보면 마크다운을 써서 중간에 문서처럼 작성하면서 전체적으로 내용을 정리를 하게 됩니다. Tistory에서도 마크다운 형태로 글 쓰는 방식을 지원합니다. 읽고 쓰기 어려운 HTML 태그방식과는 달리, 읽기도 편하고 쓰기도 편한 마크다운을 한번 알아보겠습니다. 0. Jupyter 노트북에서 마크다운 사용하기 Jupyter 노트북에서 마크다운 사용하는 건 아주 간단합니다. 마크다운 형태로 바꾸고 싶은 셀의 왼쪽 빈 영역을 누르고(셀 선택), 위의 Code라고 되어 있는 Dropdown 메뉴를 눌러 Markdown으로 변경해 주면 됩니다. 추가로, 셀의 왼쪽 빈 영역을 눌러서 셀을 선택한 후 키보드에서 "M" 을 눌러도 마크다운 형태로 변경이 되니 번거롭게 Dropdown 메뉴를 계속 ..