여기서 `.T`는 행과 열을 변경하는 DataFrame을 전치하는 작업, 즉 행과 열을 변경하는 작업을 의미하며 `rename` 작업을 사용하면 이전 예제와 일치하도록 열 이름을 바꿀 수 있습니다.
다음은 데이터프레임에서 수행할 수 있는 몇 가지 가장 중요한 작업입니다:
다음은 DataFrame에서 수행할 수 있는 몇 가지 가장 중요한 작업입니다:
**특정 컬럼 선택(Column selection)**. `df['A']`를 작성하여 개별 열을 선택할 수 있습니다. 이 작업은 시리즈를 반환합니다. 또한 `df[['B','A']]`를 작성하여 열의 하위 집합을 다른 데이터프레임으로 선택할 수 있습니다. 그러면 다른 데이터프레임이 반환됩니다.
**특정 컬럼 선택(Column selection)**. `df['A']`를 작성하여 개별 열을 선택할 수 있습니다. 이 작업은 시리즈를 반환합니다. 또한 `df[['B','A']]`를 작성하여 열의 하위 집합을 다른 DataFrame으로 선택할 수 있습니다. 그러면 다른 DataFrame이 반환됩니다.
**필터링(Filtering)** 은 기준에 따라 특정 행만 적용합니다. 예를 들어 `A` 열이 5보다 큰 행만 남기려면 `df[df['A']>5]`라고 쓸 수 있습니다.
> **주의**: 필터링이 작동하는 방식은 다음과 같습니다. 표현식 `df['A']<5`는 원래 시리즈 `df['A']`의 각 요소에 대해 표현식이 `True`인지 아니면 `False`인지를 나타내는 `부울(Boolean)` 시리즈를 반환합니다. 부울 계열이 인덱스로 사용되면 데이터프레임에서 행의 하위 집합을 반환합니다. 따라서 임의의 Python 부울 표현식을 사용할 수 없습니다. 예를 들어 `df[df['A']>5 및 df['A']<7]`를 작성하는 것은 잘못된 것입니다. 대신, 부울 계열에 특수 `&` 연산을 사용하여 `df[(df['A']>5) & (df['A']<7)]`로 작성해야 합니다(*여기서 대괄호가 중요합니다*).
> **주의**: 필터링이 작동하는 방식은 다음과 같습니다. 표현식 `df['A']<5`는 원래 시리즈 `df['A']`의 각 요소에 대해 표현식이 `True`인지 아니면 `False`인지를 나타내는 `부울(Boolean)` 시리즈를 반환합니다. 부울 계열이 인덱스로 사용되면 DataFrame에서 행의 하위 집합을 반환합니다. 따라서 임의의 Python 부울 표현식을 사용할 수 없습니다. 예를 들어 `df[df['A']>5 및 df['A']<7]`를 작성하는 것은 잘못된 것입니다. 대신, 부울 계열에 특수 `&` 연산을 사용하여 `df[(df['A']>5) & (df['A']<7)]`로 작성해야 합니다(*여기서 대괄호가 중요합니다*).
**새로운 계산 가능한 열 만들기**. 우리는 직관적인 표현을 사용하여 데이터프레임에 대한 새로운 계산 가능한 열을 쉽게 만들 수 있습니다.:
**새로운 계산 가능한 열 만들기**. 우리는 직관적인 표현을 사용하여 DataFrame에 대한 새로운 계산 가능한 열을 쉽게 만들 수 있습니다.:
```python
df['DivA'] = df['A']-df['A'].mean()
```
@ -152,7 +152,7 @@ df['LenB'] = df['B'].apply(lambda x : len(x))
**숫자를 기준으로 행 선택** `iloc(정수 위치:integer location)` 구성을 사용하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어 데이터프레임에서 처음 5개 행을 선택하려면:
**숫자를 기준으로 행 선택** `iloc(정수 위치:integer location)` 구성을 사용하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어 DataFrame에서 처음 5개 행을 선택하려면:
```python
df.iloc[:5]
```
**그룹화(Grouping)** 는 종종 Excel의 *피벗 테이블*과 유사한 결과를 얻는 데 사용됩니다. 주어진 `LenB` 수에 대해 `A` 열의 평균 값을 계산하려고 한다고 가정합니다. 그런 다음 `LenB`로 데이터프레임을 그룹화하고 `mean`을 호출할 수 있습니다:
**그룹화(Grouping)** 는 종종 Excel의 *피벗 테이블*과 유사한 결과를 얻는 데 사용됩니다. 주어진 `LenB` 수에 대해 `A` 열의 평균 값을 계산하려고 한다고 가정합니다. 그런 다음 `LenB`로 DataFrame을 그룹화하고 `mean`을 호출할 수 있습니다:
```python
df.groupby(by='LenB').mean()
```
@ -193,7 +193,7 @@ This gives us the following table:
### 데이터 얻기
우리는 Python 객체에서 시리즈 및 데이터프레임을 구성하는 것이 얼마나 쉬운지 보았습니다. 그러나 데이터는 일반적으로 텍스트 파일 또는 Excel 표의 형태로 제공됩니다. 운 좋게도 Pandas는 디스크에서 데이터를 로드하는 간단한 방법을 제공합니다. 예를 들어 CSV 파일을 읽는 것은 다음과 같이 간단합니다:
우리는 Python 객체에서 시리즈 및 DataFrame을 구성하는 것이 얼마나 쉬운지 보았습니다. 그러나 데이터는 일반적으로 텍스트 파일 또는 Excel 표의 형태로 제공됩니다. 운 좋게도 Pandas는 디스크에서 데이터를 로드하는 간단한 방법을 제공합니다. 예를 들어 CSV 파일을 읽는 것은 다음과 같이 간단합니다:
```python
df = pd.read_csv('file.csv')
```
@ -202,7 +202,7 @@ df = pd.read_csv('file.csv')
### 출력(Printing) 및 플로팅(Plotting)
데이터 과학자는 종종 데이터를 탐색해야 하므로 시각화할 수 있는 것이 중요합니다. 데이터프레임이 클 때 처음 몇 행을 인쇄하여 모든 작업을 올바르게 수행하고 있는지 확인하려는 경우가 많습니다. 이것은 `df.head()`를 호출하여 수행할 수 있습니다. Jupyter Notebook에서 실행하는 경우 데이터프레임을 멋진 표 형식으로 인쇄합니다.
데이터 과학자는 종종 데이터를 탐색해야 하므로 시각화할 수 있는 것이 중요합니다. DataFrame이 클 때 처음 몇 행을 인쇄하여 모든 작업을 올바르게 수행하고 있는지 확인하려는 경우가 많습니다. 이것은 `df.head()`를 호출하여 수행할 수 있습니다. Jupyter Notebook에서 실행하는 경우 DataFrame을 멋진 표 형식으로 인쇄합니다.
또한 일부 열을 시각화하기 위해 'plot' 함수를 사용하는 것을 보았습니다. `plot`은 많은 작업에 매우 유용하고 `kind=` 매개변수를 통해 다양한 그래프 유형을 지원하지만, 항상 원시 `matplotlib` 라이브러리를 사용하여 더 복잡한 것을 그릴 수 있습니다. 데이터 시각화는 별도의 강의에서 자세히 다룰 것입니다.
원본에 따라 원시 데이터에는 분석 및 모델링에 문제를 일으킬 수 있는 일부 불일치 요소가 포함될 수 있습니다. 즉, 이 데이터는 "더티"로 분류될 수 있으며 사전에 처리해야 합니다. 이 단원에서는 누락, 혹은 부정확하거나 불완전한 데이터의 문제를 처리하기 위해 데이터를 정리하고 변환하는 기술에 중점을 둡니다. 이 강의에서 다루는 주제는 Python과 Pandas 라이브러리를 활용하며 이 디렉토리의 [notebook](notebook.ipynb)에서 시연됩니다.
원본에 따라 원시 데이터에는 분석 및 모델링에 문제를 일으킬 수 있는 일부 불일치 요소가 포함될 수 있습니다. 즉, 이 데이터는 "더티"로 분류될 수 있으며 사전에 처리해야 합니다. 이 단원에서는 누락, 혹은 부정확하거나 불완전한 데이터의 문제를 처리하기 위해 데이터를 정리하고 변환하는 기술에 중점을 둡니다. 이 강의에서 다루는 주제는 Python과 Pandas 라이브러리를 활용하며 이 디렉토리의 [notebook](../notebook.ipynb)에서 시연됩니다.
## 정제 데이터의 중요성
@ -31,7 +31,7 @@
## DataFrame 정보 탐색
> **학습 목표:** 하위 섹션이 끝날때까지, pandas DataFrame에 저장된 데이터에 대한 정보를 능숙하게 찾을 수 있을 것입니다.
데이터를 pandas에 로드하면 DataFrame에 없을 가능성이 더 높아집니다(이전 [단원](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/2-Working-With-Data/07-python#dataframe) 참조. 그러나 DataFrame에 있는 데이터셋에 60,000개의 행과 400개의 열이 있는 경우). 다행스럽게도 [pandas](https://pandas.pydata.org/)는 처음 몇 행과 마지막 몇 행 외에도 DataFrame에 대한 전체 정보를 빠르게 볼 수 있는 몇 가지 편리한 도구를 제공합니다.
데이터를 pandas에 로드하면 DataFrame에 없을 가능성이 더 높아집니다(이전 [단원](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/tree/main/2-Working-With-Data/07-python/translations/README.ko.md#데이터프레임) 참조. 그러나 DataFrame에 있는 데이터셋에 60,000개의 행과 400개의 열이 있는 경우). 다행스럽게도 [pandas](https://pandas.pydata.org/)는 처음 몇 행과 마지막 몇 행 외에도 DataFrame에 대한 전체 정보를 빠르게 볼 수 있는 몇 가지 편리한 도구를 제공합니다.
이 기능을 살펴보기 위해 Python scikit-learn 라이브러리를 가져오고 상징적인 데이터셋인 **Iris 데이터셋** 을 사용합니다.
poo
4 years ago