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DROP

[데이터분석] 데이터프레입 : 중복된 행 삭제 - drop_duplicates 이전 글에서는 데이터프레임에서 중복된 행이 있는지 확인하고, 중복된 행이 몇 개 있는지 구하는 방법에 대해서 살펴보았는데요, 이번 글에서는 중복된 행을 삭제하는 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 1. drop_duplicates() : 중복된 행 삭제하기 먼저, 다음과 같이 중복된 데이터가 있는 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. tempitemcountprice 0hotcoffee13000 1icejuice34000 2iceade25000 3hotcoffee13000 4hottea34000 5icewater21000 6icejuice34000 위 데이터 프레임을 보면, 3번째 행은 0번재 행과 중복, 6번째 행은 1번째 행과 중복됩니다. 이는 duplicated() 함수를 통해서 아래 코드처럼 .. 더보기
[데이터 분석] 데이터 프레임 : 결측값(NaN) 있는 행/열 삭제하기 - dropna() 데이터분석을 하기 전 데이터 전처리를 할 때, 결측값(NaN)이 있는 항목은 다른 값을 넣어주던가 해당 행을 삭제하는 것이 좋은데요, 만약, 결측값이 들어있는 행 전체를 삭제하고 싶다면 dropna() 함수를 사용하면 됩니다. 1. dropna() : 결측값이 들어있는 행 삭제하기 pandas 라이브러리에서는 결측값이 들어있는 행을 삭제하는 함수를 제공하는데요, 바로 dropna() 함수입니다. 먼저, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. display(df) itemcountpricerating 0coffee1.030004.5 1juice5.040003.0 2ade2.05000NaN 3milk4.020002.5 4tea3.040003.0 5waterNaN10004.5 6coke4.0200.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 특정 칼럼(열) 삭제하기 - drop() 데이터프레임으로 데이터 분석을 할 때, 필요 없는 칼럼은 삭제하는 게 좋은데요, drop() 함수를 사용하면 쉽게 칼럼을 삭제할 수 있습니다. 먼저, 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'name': ['coffee', 'tea', 'juice','milk', 'ade'], 'price': [3000, 4000, 5000, 2000, 5000], 'rating': [4, 3.5, 3.7, 3, 2], 'category': [1,2,3,4,4]}) display(df) namepriceratingcategory 0coffee30004.01 1tea40003.52 2juice50003.73 3milk20003.04 4ad.. 더보기
[파이썬] 데이터프레임(dataframe) 지정된 행 삭제하기 - drop() 데이터프레임을 이용하여 데이터를 다룰 때, 특정 행을 지워야 할 수 있는데요, 이때 사용하는 함수가 바로 drop() 입니다. drop() 함수는 .drop([행번호]) 와 같이 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. import pandas as pd info = pd.DataFrame({'item' : ['coffee', 'tea', 'juice' ], 'price' : [3000, 4000, 5000], 'rating' : [4.0, 3.5, 3.7]}) info itempricerating 0coffee30004.0 1tea40003.5 2juice50003.7 위 데이터프레임에서 만약 인덱스가 1인 'tea'-'4000'-'3.5' 행을 지우고 싶다.. 더보기
[파이썬] 데이터프레임(dataframe) 특정 조건을 만족하는 행 삭제하기 - drop() 데이터프레임으로 데이터를 가공할 때, 필요에 맞게 특정 조건을 만족하는 행을 삭제해야 하는 경우가 있습니다. 이때 drop() 함수를 사용하면 되는데요, 아래 예를 들면서 설명하도록 하겠습니다. 먼저, 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. import pandas as pd info = pd.DataFrame({'item' : ['coffee', 'tea', 'juice', 'ade' ], 'price' : [3000, 4000, 5000, 6000], 'rating' : [4.0, 3.5, 3.7, 4.2]}) info itempricerating 0coffee30004.0 1tea40003.5 2juice50003.7 3ade60004.2 이때, 이 데이터프레임에서 만약 'price'가.. 더보기