판다스(Pandas)에서 조건에 맞는 행 제외하는 방법판다스를 활용하다 보면 특정 조건에 맞는 행만 선택하거나 제외해야 하는 상황이 자주 발생합니다. 이 글에서는 판다스에서 특정 조건에 맞는 행을 제외하는 방법을 여러 가지 예제를 통해 살펴보겠습니다. 데이터 분석과 전처리 과정에서 매우 유용한 테크닉이니 꼭 알아두세요!조건에 맞는 행 제외하기: 기본 원리판다스에서 조건에 맞는 행을 제외하려면 부울 인덱싱(Boolean Indexing)과 ~ 연산자를 사용합니다. ~는 조건을 반전(negate)시켜 해당 조건에 맞는 행을 제외하도록 도와줍니다. import pandas as pd데이터프레임 생성data = {'이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],'나이': [25, ..
데이터 변환이란?빅데이터 분석과정 중에서 데이터 변환은 정제된 데이터를 분석 목적에 맞게 만드는 과정을 말합니다. 그래서 데이터 변환 단계에서는 변수를 생성하거나 데이터 선택해 필요없는 데이터는 정리하면서 데이터 차원을 축소하는 작업을 하게 됩니다.R을 통해서 데이터 변환 작업을 어떻게 하는지 알아보도록 하겠습니다.데이터 타입변경데이터의 타입 정리가 되어있지 않으면 머신러닝이나 딥러닝을 할때 방해가 될 수 있습니다. 반드시 타입변경을 해주어야 합니다. 데이터 타입 변경에 대한 내용은 아래 포스팅을 참고하시기 바랍니다. [R] 데이터 타입 변경하기R에서 데이터 타입 변경하기R에서 데이터 타입을 변경하는 방법입니다. 데이터 분석 과정에서 데이터 타입을 올바르게 지정하는 것은 매우 중요합니다. 데이터 타입..
R 결측치 처리데이터 분석에서 중요한 단계 중 하나인 데이터 정제 및 전처리에 대해 얘기해보려고 합니다. 데이터 정제는 원데이터를 분석하기 쉬운 데이터로 만드는 과정으로, 데이터의 품질을 높이고 분석 결과의 신뢰성을 보장합니다. 이 중 결측치 처리에 대해서 보겠습니다.결측치 확인먼저, 결측치를 확인하는 방법을 알아봅시다. is.na() 함수를 사용하면 데이터 프레임 내의 결측치를 확인할 수 있습니다. data를 만들어서 진행해보겠습니다.data 결측치 제거하기1. 결측치가 포함된 행 전체 제거na.omit() 함수를 이용하면 결측치가 포함된 행을 전체 제거합니다.clean_data 2. 결측치가 없는 행만 선택complete.cases() 함수를 사용해 결측치가 없는 행만 선택할 수도 있습니다. na.o..
값 뽑아내기 자신이 원하는 값을 범위에서 추출하는 방법입니다. 예를 들어, 주소록에서 20세 이상 여자 또는 남자인 경우의 데이터를 가져오거나 키가 170이상인 경우의 데이터를 가져올 수 있습니다. 어쨋든 조건을 달면 거기에 맞는 데이터만 출력해줍니다. 잘 이용하면 자동화도 가능합니다. FILTER 사용하기 FILTER는 다음과 같이 씁니다. =FILTER(범위, 조건1, 조건2, ...) 범위를 정하고 조건을 정하면 그만입니다. 간단한 예제(조건에 맞는 데이터가져오기) 간단한 예제를 만들었습니다. 조건에 맞는 경우 가져오게 합니다. 위에서 언급했던 것과 비슷하게 30세이상 이면서 여자인 경우인 데이터만 가져오겠습니다. =FILTER(A1:D21,B1:B21>=30,C1:C21="여") 함수를 조건으로 ..
리스트에서 특정 문자 있는 경우 제거하는 방법입니다. 조건 걸어서 하나씩 지우면 되긴 하는데 이게 될 때가 있고 안 될 때가 있더군요. 그래서 다른 방법을 추천하는 글입니다. 보통 for문으로 제거하려고 할텐데 if 문 써서 리스트 원소의 문자열에 해당 문자가 있으면 remove를 통해 지우려고 할 겁니다. 저도 그렇게 했고요. 그래서 아래와 같이 for문으로 합니다. 그럼 그냥 안된다고 봐야 합니다. search = 'temp' for word in file_list: if search in word: print('원소 제거: ' + word) file_list.remove(word) print(file_list) 전혀 지워지지 않습니다. 그 이유는 인덱스 문제로 remove의 방식 때문인데 인덱스가 ..