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https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html에 나와 있는 pandas 예제 코드를 살펴본다. import pandas as pd import numpy as np 시계열 데이터(Time series) Pandas 는 시계열 단위인 주기(frequency)를 다시 샘플링 할 수 있는 단순하고, 강력하며, 효과적인 기능을 가지고 있다. rng = pd.date_range("1/1/2012", periods=100, freq="S") ts = pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng) ts.resample("5Min").sum() # 주기 샘플링 Out[]: 2012-01-01 24182 Freq: ..

https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html에 나와 있는 pandas 예제 코드를 살펴본다. import pandas as pd import numpy as np Grouping(그룹화) 그룹화는 어떠한 기준을 바탕으로 데이터를 분할(split), 각 그룹에 어떤 함수를 독립적으로 적용(apply), 적용되어 나온 결과들을 결합(combine)하는 과정을 지칭한다. df = pd.DataFrame( { "A": ["foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "bar", "foo", "foo"], "B": ["one", "one", "two", "three", "two", "two", "one", "three"], "C": np.rando..

https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html에 나와 있는 pandas 예제 코드를 살펴본다. import pandas as pd import numpy as np 연산 Stats(통계) df.mean() # 열 평균 구하기 Out[]: A -0.004474 B -0.383981 C -0.687758 D 5.000000 F 3.000000 dtype: float64 df.mean(1) # 행 평균 구하기 Out[]: 2013-01-01 0.872735 2013-01-02 1.431621 2013-01-03 0.707731 2013-01-04 1.395042 2013-01-05 1.883656 2013-01-06 1.592306 Freq: D, dtype: ..

https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html에 나와 있는 pandas 예제 코드를 살펴본다. import pandas as pd import numpy as np 선택 가져오기 df["A"] # "A" 칼럼 값 가져오기 Out[]: 2013-01-01 0.469112 2013-01-02 1.212112 2013-01-03 -0.861849 2013-01-04 0.721555 2013-01-05 -0.424972 2013-01-06 -0.673690 Freq: D, Name: A, dtype: float64 df[0:3] # 0번째 부터 2번째 행 가져오기 Out[]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -..