데이터프레임에서 의미를 찾기 위해 여러 가지 방법으로 데이터프레임의 구조를 변형할 수 있다.1. Transpose DataFrame의 행과 열을 전치 (행 ↔ 열)DataFrame의 각 컬럼 별로 어떤 값이 들어있는지 빠르게 파악하기 위해 사용import pandas as pdimport numpy as npimport timedf2 = pd.read_csv("customer_details.csv")df2.T데이터프레임이 거대한 경우 transpose가 오래 걸릴 수 있기 때문에, 간단히 파악하기 위해서는 head나 tail을 사용해 데이터 양을 줄이면 된다.df2.head(1).T2. Pivot Table DataFrame을 특정 열을 기준으로 요약하고, 새로운 형태의 표로 반환index : 인덱스(축..

우선 어제는 새로운 프로젝트가 시작된 첫날이라 경황이 없어 TIL을 작성하지 못했는데, 반성하고 있다.아무리 바빠도 꾸준하게 내 기록을 관리해야 하는데, 그러지 못해 아쉽다. 앞으로는 TIL 역시 하루 루틴의 일부로 생각해야겠다.기초 프로젝트에서는 제공된 데이터셋 중 하나를 선택해 팀별로 전처리, 시각화를 수행해 인사이트를 도출하는 것이 최종 목표이다.지금까지 배운 SQL, 파이썬 지식을 종합적으로 다뤄볼 수 있는 첫 번째 프로젝트 시간이다.물론 아직 파이썬의 경우 너무 알아야 할 것도 많고 문법이 익숙하지 않아 시간을 충분히 두고, 여유있게 진행해야 할 것 같다. 1. 데이터 선정선정 데이터 : 친환경 차량 성능 데이터 분석선정 이유 : 데이터셋이 CSV파일 하나로 간단하고, 그만큼 전처리에 드는 시간..

1. 데이터 전처리는 왜 해야 하는가??데이터 전처리는 내가 원하는 데이터를 보기 위해 하는 모든 행동을 뜻한다.단순히 엑셀 시트뿐 아니라, 수많은 주문 정보, 결제 정보, 심지어는 로그 데이터들까지 DB에 잘 정리되어 있을 수는 있어도 '내가 보고 싶은 데이터'만 볼 수는 없기 때문에 데이터 전처리를 해야 한다.그럼 '내가 보고 싶은 데이터'는 도대체 뭔가?이는 데이터를 통해서 무엇을 해결하고자 하는지, 사용 목적에 달려 있다.같은 데이터를 다루더라도 데이터를 통해 무엇을 보고 싶은지 아는 사람과, 그렇지 않은 사람이 내는 결과는 매우 다를 것이다. 물론 데이터 전처리의 skill을 아는 것도 매우 중요하지만, 더 중요한 것은 문제를 잘 정의하고 무엇을 볼지 판단하는 것이다. 2. PandasPanda..