yeon's 👩🏻‍💻

데이터 요약 df_last["OO(㎡)"].describe() -> object 데이터 df_last["OO"].describe() -> 수치 데이터 object 요약 - count / unique / top / freq / name - freq : 가장 빈번하게 등장하는 문자(object)가 몇 번 등장하는지 수치 데이터 요약 - count / mean / std / min / 25% / 50% / 75% / name 컬럼값 변경 df_last["OO"] = df_last["OO"].str.replace("OO", "") df_last["OO"] = df_last["OO"].str.replace(" ", "").str.strip() - replace : 텍스트가 완전히 일치해야만 바뀌므로 string ..

파일 로드하기 df_last = pd.read_csv("파일.csv", encoding="euc-kr") df_last.shape - 파일 형식이 utf-8이 아니라면 인코딩을 지정해줘야 한다. - 'euc-kr' 또는 'cp-949' - shape의 결과는 순서대로 (행, 열) 파일 미리보기 df_last.head() df_last.tail() - head와 tail을 통해 처음부터/끝에서부터 5개의 데이터를 미리보기 할 수 있다. 데이터 요약하기 df_last.info() - 요약된 데이터 정보를 볼 수 있다. 결측치 df_last.isnull() df_last.isna() df_last.isnull().sum() - isnull 또는 isna를 통해 결측치를 확인할 수 있다. - 결측치는 True로..

전국 신규 민간 아파트 분양가격 동향 공공데이터 다루기 Jupyter에 nbextensions 설치하기 conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions %mv /Users/다운받은파일.csv 새폴더 - 다운로드 받은 파일을 새 폴더로 위치 변경한다. import pandas as pd - 데이터를 로드한 뒤 shape을 통해 행/열의 갯수 출력