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데이터 분석 및 시각화 Pandas 데이터 분석 라이브러리 06. 데이터 선택 (기본)

6. 데이터 선택 (기본) import pandas as pd df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') df 이름학교키국어영어수학과학사회SW특기 지원번호 1번채치수북산고19790851009585Python 2번정대만북산고1844035505525Java 3번송태섭북산고1688075708075Javascript 4번서태웅북산고1874060707580NaN 5번강백호북산고1881520103510NaN 6번변덕규능남고20280100958580C 7번황태산능남고1885565454035PYTHON 8번윤대협능남고19010085909595C# ## Columns 선택(label) df['이름'] 지원번호 1번 채치수 2번 정대만 3번 송태섭 4번 서태웅 5번 강백호 ..

Python/pandas 2022.05.13

데이터 분석 및 시각화 Pandas 데이터 분석 라이브러리 01.Series

import pandas as pd 1. Series : 1차원 데이터 (정수, 실수, 문자열 등...) Series 객체 생성 예) 1월 ~ 4월 평균온도 데이터 (-20, -10, 10, 20) temp = pd.Series([-20, -10, 10, 20]) print(temp) 0 -20 1 -10 2 10 3 20 dtype: int64 리스트의 인덱스값 접근 temp[0] #1월 온도 -20 temp[3] #3월 온도 10 Series 객체 생성 (Index 지정) temp = pd.Series([-20, -10, 10, 20], index=['Jan','Feb','Mar','Apr']) temp Jan -20 Feb -10 Mar 10 Apr 20 dtype: int64 temp['Jan']..

Python/pandas 2022.05.11
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