![[Python] 10. Pandas 데이터프레임 평균, 표준편차, cpk 구하기](https://coldbrown.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/Python-10.-Pandas-데이터프레임-평균-표준편차-cpk-구하기.png)
Pandas 데이터프레임에서 열의 평균, 표준편차 및 Cpk 값을 구하는 방법을 알려드리겠습니다. Cpk는 품질 관리에서 프로세스 능력 지수로 사용되며, 공정이 목표값과 얼마나 일치하는지 평가하는 지표입니다. 샘플 데이터프레임 먼저, 다음과 같은 샘플 데이터프레임을 사용하여 예시를 설명하겠습니다. 열의 평균 구하기 Pandas의 mean() 함수를 사용하여 열의 평균을 계산할 수 있습니다. 다음은 ‘Value’ 열의 평균을 구하는 예제입니다. 열의 표준편차 구하기 […]
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![[Python] 09. Seaborn 여러 개의 plot 한번에 그리기](https://coldbrown.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/Python-09.-Seaborn-여러-개의-plot-한번에-그리기.png)
Seaborn을 사용하여 여러 개의 그래프를 한 번에 그리려면 Matplotlib의 서브플롯(subplot) 기능을 활용할 수 있습니다. Seaborn은 Matplotlib를 기반으로 하기 때문에, Matplotlib의 서브플롯을 사용하여 여러 개의 그래프를 한 번에 출력할 수 있습니다. 아래 예제는 Seaborn을 사용하여 여러 개의 그래프를 한 번에 그리는 방법을 보여줍니다. Matplotlib의 서브플롯 (subplot) 위의 예제에서는 Matplotlib의 subplots() 함수를 사용하여 2×2 서브플롯을 생성합니다. 그리고
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![[Python] 08. Seaborn sns.set()을 통해 스타일 설정하기](https://coldbrown.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/Python-08.-Seaborn-sns.set을-통해-스타일-설정하기.png)
sns.set() 함수를 사용하여 Seaborn 의 스타일을 다양하게 설정할 수 있습니다. 스타일 설정을 통해 그래프의 색상, 라인 스타일, 폰트 등을 변경할 수 있습니다. 아래 예제들은 sns.set() 함수를 사용하여 판다스 데이터프레임의 스타일을 다양하게 설정하는 방법을 보여줍니다. Seaborn 기본 스타일 기본 스타일 설정 예제는 아래와 같습니다. 흰 배경 스타일 흰 배경 스타일 설정 예제는 아래와 같습니다. 어두운 배경
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![[Python] 07. Pandas 데이터프레임 시각화하기2 (Seaborn)](https://coldbrown.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/Python-07.-Pandas-데이터프레임-시각화하기2-Seaborn.png)
판다스(Pandas) 데이터프레임을 시각화할 때 Seaborn 라이브러리를 사용하면 더욱 편리하고 멋진 시각화를 할 수 있습니다. Seaborn은 Matplotlib를 기반으로 한 통계 시각화를 위한 라이브러리로, 판다스 데이터프레임과 잘 연동됩니다. 아래에는 Seaborn을 활용하여 판다스 데이터프레임을 시각화하는 예제를 상세히 설명하겠습니다. 라이브러리 임포트 먼저, 필요한 라이브러리를 임포트하고 샘플 데이터프레임을 생성하는 예제부터 시작하겠습니다. 선 그래프 Seaborn은 lineplot() 함수를 사용하여 선 그래프를 그릴
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![[Python] 06. Pandas 데이터프레임 시각화하기 (Matplotlib)](https://coldbrown.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/Python-06.-Pandas-데이터프레임-시각화하기-Matplotlib.png)
판다스(Pandas) 데이터프레임은 시각화를 위해 Matplotlib 과 함께 사용할 수 있습니다. Matplotlib 를 사용하여 데이터프레임을 다양한 방식으로 시각화할 수 있습니다. 아래에는 몇 가지 판다스 데이터프레임 시각화 예제를 상세히 설명하겠습니다. Matplotlib 라이브러리 임포트 먼저, 필요한 라이브러리를 임포트하고 샘플 데이터프레임을 생성하는 예제부터 시작하겠습니다. Matplotlib 그래프 선 그래프 데이터프레임의 열을 선 그래프로 표시할 수 있습니다. plot() 메서드를 사용하여 선
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![[Python] 05. Pandas 데이터프레임 데이터 인덱싱과 슬라이싱](https://coldbrown.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/Python-05.-Pandas-데이터프레임-데이터-인덱싱과-슬라이싱.png)
판다스(Pandas) 데이터프레임의 데이터 인덱싱과 슬라이싱은 데이터프레임의 특정 부분에 접근하고 조작하는 방법을 제공합니다. 데이터프레임은 2차원 구조이기 때문에 행과 열의 인덱스를 사용하여 원하는 데이터에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 데이터프레임의 일부를 선택하거나 조작할 수 있습니다. 아래에는 판다스 데이터프레임에서 데이터를 인덱싱하고 슬라이싱하는 주요 방법을 상세히 설명합니다. 열 인덱싱 단일 열 선택 df[‘열 이름’] 형식으로 해당 열을 선택합니다. 예를
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![[Python] 04. Pandas 데이터프레임 누락된 데이터 처리하기](https://coldbrown.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/Python-04.-Pandas-데이터프레임-누락된-데이터-처리하기.png)
판다스(Pandas)는 데이터프레임에서 누락된 데이터(결측치)를 처리하는 다양한 방법을 제공합니다. 이러한 처리 방법은 데이터의 일관성을 유지하고 분석을 정확하게 수행하기 위해 중요합니다. 아래에는 판다스에서 누락된 데이터를 처리하는 주요 방법을 상세히 설명합니다. 누락된 데이터 확인 isnull() 또는 isna() 함수를 사용하여 데이터프레임에서 누락된 데이터를 확인할 수 있습니다. 이 함수는 각 요소가 누락된 데이터인지를 나타내는 불리언(Boolean) 값으로 구성된 데이터프레임을 반환합니다. 누락된
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![[Python] 03. Pandas 데이터프레임 데이터 합치기](https://coldbrown.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/Python-03.-Pandas-데이터프레임-데이터-합치기.png)
판다스 데이터프레임을 합치는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 데이터프레임을 합치는 작업은 데이터의 결합이나 병합을 의미하며, 여러 데이터프레임을 하나로 결합하여 더 크고 풍부한 데이터를 생성할 수 있습니다. 판다스에서는 merge(), concat(), join() 등의 함수를 제공하여 데이터프레임을 합칠 수 있습니다. 다음은 각 함수를 사용하여 데이터프레임을 합치는 방법에 대한 예제입니다. merge() 함수를 사용하여 데이터프레임 병합 데이터프레임을 공통된 열(또는 인덱스)을 기준으로
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![[Python] 02. Pandas 데이터프레임 데이터 변형하기](https://coldbrown.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/Python-02.-Pandas-데이터프레임-데이터-변형하기.png)
판다스 데이터프레임은 데이터를 변형하고 조작하는 다양한 방법을 제공합니다. 이를 통해 데이터프레임 구조를 변경하거나, 새로운 열을 추가하고, 행을 삭제하며, 데이터를 변환하고 정제할 수 있습니다. 다음은 판다스 데이터프레임을 변형하는 일반적인 방법과 예제입니다. 데이터프레임 열 추가 및 삭제 열 추가 df[‘새로운 열’] = 값을 사용하여 데이터프레임에 새로운 열을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 다음은 ‘age’ 열을 추가하는 예제입니다.
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![[Python] 01. Pandas 데이터프레임 생성하기](https://coldbrown.co.kr/wp-content/uploads/2023/07/Python-01.-Pandas-데이터프레임-생성하기.png)
파이썬에서 데이터프레임을 다루기 위해 주로 사용되는 라이브러리는 Pandas입니다. Pandas는 데이터 조작과 분석을 위한 강력한 도구로, 데이터프레임을 다루는 데 매우 유용합니다. Pandas의 데이터프레임은 2차원 구조로, 열과 행으로 구성됩니다. 열은 데이터의 변수 또는 속성을 나타내며, 각 열은 해당 변수의 이름인 레이블로 식별됩니다. 행은 개별 데이터 인스턴스 또는 관측치를 나타내며, 각 행은 고유한 인덱스로 식별됩니다. 이러한 구조는 테이블
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