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..

1. read_csv 함수를 이용한 csv 파일 열기# pandas의 read_csv 함수를 이용한 csv 파일 읽기df = pd.read_csv("C:/Users/ccika/Desktop/sparta_pd_plt/product_details.csv")df2 = pd.read_csv("C:/Users/ccika/Desktop/sparta_pd_plt/customer_details.csv")df3 = pd.read_csv("C:/Users/ccika/Desktop/sparta_pd_plt/E-commerece sales data 2024.csv")# 파일이 ipynb 파일이 있는 폴더에 없는 경우, 파일 경로를 복사하면 된다. (\를 /로 바꿔 주어야 함.) 2. 데이터프레임의 기본 구조 확인하기# 테이블..