da-ta ta-da

1. 리스트 항목 추가, 제거하기 append, remove, pop, clear list.append(value) 기존 리스트 순서 맨 뒤 value 항목 삽입 list.remove('value') 기존 리스트에서 value 항목 제거 list.pop() 기존 리스트의 맨 뒤 항목을 꺼내 제거 변수로 지정하면 맨 뒤 항목을 지정하면서, 해당 항목이 변수에 저장된다.' ✅ usage list = [1, 2, 3, 4, 5] a = list.pop() ▶▶ list = [1, 2, 3, 4], a = 5 list.clear() 리스트 내 항목을 모두 제거, [ ] 형태의 빈 리스트로 리셋. del list 메모리에서 리스트 변수 완전히 삭제 2. 리스트 순서 변경 reverse, sort, sort(rev..

1. 데이터프레임 행, 열 추가 / 결합하기 insert() 데이터프레임의 특정 위치에 컬럼을 삽입 ✅ usage df.insert(삽입할 컬럼의 위치, '삽입될 컬럼의 이름', [삽입될 열의 값]) # 삽입할 컬럼의 위치는 index 값 # 삽입될 열의 값은 [] 형태나 series 입력 pd.concat() 두 개 이상 데이터프레임 간 결합 함수 axis 인수를 통해 row 방향으로 추가할지 column 방향으로 추가할지 정할 수 있다. ✅usage pd.concat([df1, df2, ...]) # 행 방향 추가 pd.concat([df1, df2, ...], axis = 1) # 열 방향 추가 append() 새로운 데이터프레임 추가 함수 행 방향(세로)으로만 결합 ✅usage df.append(..

1. 데이터 요약 정보 및 값 확인하기 info() 데이터 프레임 전반적인 정보 요약 rangeIndex(행 길이), columns(열 개수), column 및 column별 Dtype, memory usage(데이터 용량)을 확인 가능 describe() 데이터 프레임의 컬럼별 수치 정보 요약 ▷ 데이터 value가 숫자일 경우: 컬럼별 값 개수, 평균, 표준편차, 최소값, 4분위 수, 최대값 확인 ▷ 데이터 value가 문자일 경우: 컬럼별 값 개수, 고유 값 개수, 최빈값, 최빈값의 빈도 수 확인 head() 데이터 프레임 상위 5개 row 추출, head(n)은 n개 행까지 확인 가능 tail() 데이터 프레임 하위 5개 row 추출, tail(n)은 뒤에서부터 n개 행까지 확인 가능 ✅ usag..

1. DataFrame 결측값 확인하기 isnull, notnull isnull(=isna) 데이터프레임 내 데이터 값 중 결측값이 있는지 True, False로 출력하는 method notnull(=notna) 데이터프레임 내 데이터 값 중 결측값이 아니면 True, 결측값이면 False를 출력하는 method ✅ usage dataframe.isnull() pd.isnull(dataframe) dataframe.notnull() pd.notnull(dataframe) 2. DataFrame 컬럼별 결측값 개수 확인하기 isnull().sum() DataFrame의 컬럼별로 null값이 몇 개인지 출력, 0 이상인 컬럼의 결측치를 제거해주어야 한다. 3. DataFrame 결측값 제거하기 dropna(..