데이터프레임 생성3 [데이터 분석] SQL 조회 결과로 판다스 데이터프레임 생성하기 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 이전 글(데이터베이스에 저장된 데이터조회)에 이어, 이번 글에서는 "SQL 조회 결과로 판다스 데이터프레임 생성하기"에 대한 글을 작성하려 한다. [차례] 첫 번째, 작업 전 준비과정에 대해 다룰 것이다. 두 번째, SQL 문을 통해 데이터베이스로부터 응답받은 결과가 여러 건일 때의 값을 변수에 담아 임시로 보관할 것이다. 세 번째, 판다스 라이브러리를 사용하여 위의 변수가 가진 데이터를 새로운 데이터프레임에 옮겨줄 것이다. 네 번째, 커서로부터 새로운 데이터프레임으로 데이터가 옮겨질 때, 변환되는 데이터 타입에 대해 살펴볼 것이다. [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경) - MariaDB(오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스.. 2023. 12. 1. [데이터 분석] 판다스를 활용한 데이터프레임 재구성 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 (데이터프레임 생성에 관한 글은 아래의 링크를 참고하시라.) 2023.11.29 - [[파이썬]/데이터 분석] - [데이터 분석] 판다스를 활용한 데이터프레임 생성 및 개념 데이터프레임 재구성 한국전력거래소에서 수집한 "시간별 전력수요량" 공공데이터를 새로운 데이터프레임으로 재구성하려고 한다. 이러한 작업을 수행하는 이유는 데이터의 구조가 보기 불편하다고 느껴지기 때문이다. (왜 이렇게 생각하는지에 대해서는 아래에 명시하였다.) · 데이터 조회 import pandas AS pd # 데이터 불러오기 file_path = "./01_data/new_data.csv" # CSV 파일을 읽어 데이터프레임 객체로 변환 df = pd.read_csv(file_path) # .. 2023. 11. 30. [데이터 분석] 판다스를 활용한 데이터프레임 생성 및 개념 · 데이터프레임이란 데이터프레임은 행과 열로 구성된 2차원의 데이터 구조를 가진다. 이는 표 형태의 데이터를 다루기에 적합하며, 행은 개별 데이터를, 열은 데이터의 속성을 나타낸다. 각 열은 서로 다른 데이터 타입(정수, 실수, 문자열 등)을 가질 수 있다. 즉, 하나의 데이터프레임 내에서도 다양한 유형의 데이터를 관리할 수 있다. 또한, 데이터프레임은 행과 열 모두에 레이블을 지정할 수 있다. '레이블'이란 데이터를 구분하고 식별하기 위한 태그나 이름을 말한다. 열 레이블은 각 열의 이름을 말하고, 행 레이블은 보통 데이터의 순서를 나타내는 인덱스를 사용하여 각 행을 구분한다. 이 레이블을 사용하면 원하는 데이터에 쉽게 접근할 수 있다. 특히, 판다스 라이브러리의 데이터프레임은 레이블을 기반으로 데이터.. 2023. 11. 29. 이전 1 다음
