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ilocloc기준정수 인덱스 기반 (integer-location)라벨(Label) 기반용도데이터 프레임의 위치를 기준으로 데이터 선택행과 열의 라벨을 사용하여 데이터 선택범위0부터 시작하는 정수 인덱스 사용데이터 프레임의 인덱스와 컬럼 이름 사용유형슬라이싱 시 Python 스타일 범위 사용슬라이싱 시 끝 값도 포함 (Inclusive) 1. iloc: 정수 인덱스 기반 데이터 선택iloc은 데이터 프레임의 행과 열을 정수 인덱스를 사용하여 선택한다. 기본 문법DataFrame.iloc[행_인덱스, 열_인덱스] 예시 데이터프레임 Name Age City0 Kim 25 Busan1 Lee 28 Daegu2 Jeon 35 Seoul..

pandas.DataFrame.transform은 데이터프레임을 변환할 때 매우 유용한 메서드입니다. 이 메서드는 데이터를 열 또는 행 단위로 변환하며, 원본 데이터프레임과 동일한 크기를 가진 결과를 반환해야 합니다. 이 글에서는 transform의 개념, 활용 예시, 주요 매개변수 등을 다룹니다.pandas.DataFrame.transformDataFrame.transform(func, axis=0, *args, **kwargs)데이터프레임의 각 열 또는 행에 대해 변환 함수를 적용하여 동일한 크기의 데이터프레임을 반환변환된 결과는 원본 데이터프레임과 동일한 크기열(column) 또는 행(row) 단위로 변환 수행그룹화(groupby)와 함께 자주 사용다양한 입력 유형(function, str, lis..

pandas.DataFrame.groupby데이터를 그룹화하고, 그룹별로 연산을 수행할 수 있도록 돕는 함수분할(splitting), 적용(applying), 결합(combining) 의 과정더보기1. 그룹화의 세 단계- 분할(Splitting): 특정 기준에 따라 데이터를 여러 그룹으로 나눔- 적용(Applying): 각 그룹에 독립적으로 함수를 적용- 결합(Combining): 각 그룹에서 계산된 결과를 하나의 데이터 구조로 결합 2. 적용 단계 세 가지 유형- 집계(Aggregation): 각 그룹에 대한 요약 통계량 계산 (예: 합계, 평균 등)- 변환(Transformation): 특정 계산 수행 후 원래와 동일한 인덱스를 가진 객체 반환. (예: 그룹 별 표준화 혹은 결측치 보완)- 필터링(F..

DataFrame.mergeDataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=None, indicator=False, validate=None) 두 데이터프레임 또는 시리즈를 병합하여 하나의 데이터프레임 생성시리즈의 경우 기본적으로 인덱스를 이용하여 병합* 주의 두 키 컬럼에 null 값이 있을 경우, 해당 행끼리 매칭 Parameters:1. right : 병합할 대상 DataFrame 또는 Series 객체 2. how (default 'inner') : 병합 방식 설정'left': ..

DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=False, na_option='keep', ascending=True, pct=False)Parameters:1. axis(default 0) : 순위를 계산할 축 설정Series의 경우 이 파라미터 사용되지 않음DataFrame의 경우- 0, ‘index’ : 각 행 내에서 순위를 부여- 1, ‘columns’ : 각 열 내에서 순위를 부여2. method(default ‘average’) : 동일한 값(ties)에 순위를 할당하는 방식'average' : 평균 순위 (1, 2.5, 2.5, 4, ...)'min' : 낮은 순위 (1, 3, 3, 4, ...)'max' : 높은 순위 (1, 2, 2, 4,..