데이터 프레임: 두 판 사이의 차이
데이터 프레임 예시를 노트북 스타일 셀로 분해하고 pandas 출력 예시를 실제 plain-text 결과 기준으로 교체 |
편집 요약 없음 |
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'''데이터 프레임'''(Data Frame)은 행(Row)와 열(Column)로 이루어진 2차원 테이블 형태의 변수를 말한다. 데이터 분석에서 가장 흔하고 데이터의 특징을 잘 나타내는 핵심적인 형태이다. | '''데이터 프레임'''(Data Frame)은 행(Row)와 열(Column)로 이루어진 2차원 테이블 형태의 변수를 말한다. 데이터 분석에서 가장 흔하고 데이터의 특징을 잘 나타내는 핵심적인 형태이다. | ||
* 열(Column): 변수 또는 속성을 나타낸다. (예: 성별, 연령, 학점, 연봉 등) | * 열(Column): 변수 또는 속성을 나타낸다. (예: 성별, 연령, 학점, 연봉 등) | ||
* 행(Row): 관측치 또는 개별 사례를 나타낸다. (예: 남자, 21, 3.8 등) | * 행(Row): 관측치 또는 개별 사례를 나타낸다. (예: 남자, 21, 3.8 등) | ||
== 데이터 프레임의 특징 == | == 데이터 프레임의 특징 == | ||
* '''리스트의 묶음''': 여러 리스트(데이터의 묶음)를 하나로 묶어놓은 구조이다. | |||
'''리스트의 묶음''': 여러 리스트(데이터의 묶음)를 하나로 묶어놓은 구조이다. | * '''Key-Value 구조''': 묶이는 것의 이름(열 이름)이 먼저 정의된다. | ||
* '''대소문자 구분''': 파이썬 문법 특성상 대소문자를 엄격하게 구분하므로 주의해야 한다. | |||
'''Key-Value 구조''': 묶이는 것의 이름(열 이름)이 먼저 정의된다. | * '''자동 인덱스 생성''': 행을 식별하기 위해 0, 1, 2, 3... 형태의 인덱스가 자동으로 부여된다. | ||
* '''외부 데이터 활용''': 직접 만드는 것 외에도, 기존에 있는 파일(CSV, Excel 등) 데이터를 불러와서 사용할 수 있다. | |||
'''대소문자 구분''': 파이썬 문법 특성상 대소문자를 엄격하게 구분하므로 주의해야 한다. | |||
'''자동 인덱스 생성''': 행을 식별하기 위해 0, 1, 2, 3... 형태의 인덱스가 자동으로 부여된다. | |||
'''외부 데이터 활용''': 직접 만드는 것 외에도, 기존에 있는 파일(CSV, Excel 등) 데이터를 불러와서 사용할 수 있다. | |||
파이썬에서 '''데이터 프레임을 다루기 위해서는 `pandas` 라이브러리'''가 필요하다. | 파이썬에서 '''데이터 프레임을 다루기 위해서는 `pandas` 라이브러리'''가 필요하다. | ||
== Python 예시 == | == Python 예시 == | ||
학생 4명의 영어·수학 점수 데이터를 담은 데이터 프레임을 생성한다. | 학생 4명의 영어·수학 점수 데이터를 담은 데이터 프레임을 생성한다. | ||