반응형 데이터프레임2 Pandas Pro가 되기 위해 마스터해야 하는 30가지 방법 Pandas는 의심의 여지없이 테이블 형식 데이터 랭글링 및 처리 작업을 위해 Python으로 구축된 최고의 라이브러리 중 하나입니다. 오픈 소스이기 때문에 전 세계 여러 지역의 수많은 개발자가 개발에 기여하여 다양한 작업을 위한 수백 가지 방법을 지원하여 오늘날의 위치에 도달했습니다. 그러나 초보자가 Pandas 라이브러리에서 확고한 자리를 잡으려고 하는 경우 Pandas의 공식 문서로 시작하면 처음에는 상황이 매우 벅차고 압도적으로 보일 수 있습니다. (이거 언제다 익히냐????) 이번 포스팅에서는 Pandas를 시작하는 데 도움을 주기 위한 것입니다. 이번 포스팅에서는 Pandas를 사용한 경험을 되돌아보고, 거의 항상 사용했던 30가지 구체적인 방법에 대해서 살펴보겠습니다. 라이브러리 가져오기 P.. 2023. 5. 28. [R데이터구조]Tibble 본 포스팅은 R for Data Science 를 기반으로 작성되었습니다. 1. 소개 R의 전통적인 데이터 구조는 데이터 프레임(data.frame)입니다. 이번 장에서는 "tibbles"에 대해서 알아보기로 하겠습니다. Tibble은 데이터 프레임이지만 삶을 조금 더 쉽게 만들기 위해 일부 오래된 동작을 조금 조정합니다. R은 매우 오래된 언어이며, 10~20년 전에는 유용했던 일부 기능이 이제는 방해가 되기도 합니다. 기존 코드를 깨뜨리지 않고 기본 R을 변경하는 것은 어렵기 때문에 대부분의 혁신은 신규 패키지에서 발생합니다. 여기에서 우리는 tidyverse에서 작업을 좀 더 쉽게 만들어주는 데이터 프레임을 제공하는 tibble 패키지에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다. 대부분의 경우 tibble.. 2021. 7. 15. 이전 1 다음 반응형
