[Python] 데이터프레임 열 이름 변경 (change dataframe columns name) - rename, columns
데이터프레임을 다루다보면 열 이름을 변경 할 일이 정말 많습니다. 한번에 전체 columns명을 바꿀수도 있고, columns이 많은 경우 특정 column만 바꾸고 싶을때도 있죠. 전체 columns명을 바꿀 수 있는 df.columns와 특정 columns명만 바꿀때 적절한 rename()에 대해 정리해보겠습니다. 예시로 활용할 데이터프레임: name = ['Kim','Lee','Park'] age = ['25','35','45'] sex = ['F','F','M'] df = pd.DataFrame([name,age,sex]) df= df.transpose() df.columns = [ ] - 전체 columns 명을 바꿀때 적절 df.columns = [ 'column1', 'columns2', '..
2022. 9. 15.
[Python Pandas] 데이터프레임 생성, pd.DataFrame() - dictionary to dataframe, list to dataframe, tuple to dataframe
데이터를 처리할 때 제일 기본이자 시작인 "데이터프레임 생성" 입니다. 사실 완전히 새로운 데이터를 생성하기 보다는, 이미 존재하는 csv, tsv, txt, xslx 파일을 읽어들여 가공하는 일이 많지만 간혹 리스트들을 가지고 데이터프레임을 만들거나 빈 데이터 프레임을 생성하는 경우는 종종 있습니다. 이번 포스팅에서는 데이터프레임을 생성하는 방법을 정리하려 합니다. 데이터 프레임을 생성하기전 pandas 모듈을 import 해주세요. import pandas as pd 데이터프레임을 생성하는 방법은 pandas 모듈의 DataFrame() 함수를 활용하는 것입니다. pd.DataFrame( data = , index = , columns = , dtype = , copy = ) DataFrame의 pa..
2022. 9. 15.
[빅데이터분석기사 필기] 오답 개념정리 | Part 1. 빅데이터 분석 기획 Chapter 1. 빅데이터의 이해 - 지식창조 매커니즘, 빅데이터 활용에 필요한 3요소, 데이터 산업구조
SETION 01 | 빅데이터 개요 및 활용 더보기 다음 중 지식창조 매커니즘의 단계가 아닌 것은? ① 표출화(Externalization) ② 내면화(Internalization) ③ 통합화(Integration) ④ 공통화(Socialization) ① 자원(Resource) ② 기술(Technology) ③ 인력(People) 더보기 다음 중 빅데이터 활용에 필요한 3요소로 옳은 것은? ① 자원, 인력, 프로세스 ② 자원, 기술, 인력 ③ 기술, 인력, 프로세스 ④ 자원, 기술, 프로세스 +) 빅데이터 등장으로 인한 변화 ① 사전 처리에서 사후처리로 ② 표본조사에서 전수조사로 ③ 질보다 양이 중요 ④ 인과관계에서 상관관계로 +) 빅데이터..
2021. 9. 20.
