DataFrame은 pandas 라이브러리에서 제공하는 2차원 데이터 구조로, 행(row)과 열(column)로 구성된 데이터 테이블을 나타냅니다.DataFrame은 엑셀 스프레드시트와 비슷한 형식으로,데이터를 다루고 분석하기에 매우 유용합니다.pandas의 핵심 데이터 구조 중 하나로,다양한 데이터 소스로부터 데이터를 로드하고 조작할 수 있습니다. 주요 특징행과 열로 구성:DataFrame은 각기 다른 데이터 타입을 가질 수 있는 열(column)들로 이루어져 있습니다.각 행(row)은 서로 다른 데이터 포인트를 나타냅니다.레이블(인덱스):각 행과 열은 레이블을 가질 수 있습니다.기본적으로 행은 정수 인덱스를 가지지만, 특정 열을 인덱스로 설정할 수도 있습니다.다양한 데이터 소스로부터 생성 가능:CSV..

DataFrame 생성pd.DataFrame(data)List 사용date = [['초코파이', '몽쉘', '오예스'], ['오리온', '롯데', '해태'], [171, 170, 150], 5830, 5290, 4790]]df = pd.DataFrame(data)+) index명, column명 설정date = [['초코파이', '몽쉘', '오예스'], ['오리온', '롯데', '해태'], [171, 170, 150], 5830, 5290, 4790]]df = pd.DataFrame(data, index='상품명', '제조사', '열량', '가격'], columns=['상품1', '상품2', '상품3'])Dictionary사용data = {'상품1' : ['초코파이', '오리온', 171, 5830], ..

PandasPython Data Analysis Library대표적인 Python 기반 정형 데이터 분석 라이브러리import pandas as pd특징테이블 형태의 데이터를 분석/처리할 수 있는 다양한 함수 제공Excel로 할 수 있는 모든 연산/기능 수행 가능데이터 통계, 크롤링, 시각화 등 가능Python 자료구조(list, Tuple, Dictionary, numpy array)와 호환외부 데이터(CSV, txt, Excel, SQL database, XML, pdf 등)불러올 수 있음Pandas 자료구조1. Series - 1차원데이터 2. Data Frame - 2차원 데이터행의 이름 : index명열의 이름 : column명series를 모아놓은 것이 Data Frame