728x90 반응형 Python66 [Python] Pandas와 for 문으로 엑셀 데이터 밑으로 붙이기 본 포스팅에서는 "pandas.concat을 활용하여 데이터 프레임을 합치는 방법"과 "for문을 활용하여 엑셀 데이터를 위로 혹은 밑으로 계속 붙이는 방법"에 대해 설명하고자 한다. Dataframe 합치기 다음과 같이 두 가지 엑셀 파일이 있고 이 두 개를 각각 데이터프레임으로 로드하여 합쳐보자. csv 파일 혹은 xlsx 파일을 읽고 데이터프레임을 사용하는 방법은 아래 링크를 참고하면 된다. [Python] pandas로 xlsx 파일과 csv 파일 읽기 본 포스팅에서는 excel 파일의 확장자인 xlsx와 csv를 비교해 보고 padas로 각각 읽는 법에 대해 얘기하겠다. 'xlsx' vs 'csv' xlsx 파일은 이진파일로 구성이 되어 있으며 편집을 하는데 제한이 있다. 또한 baembaemb.. 2023. 2. 4. [Python_Error] TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame" 본 포스팅은 업무 중 발생했던 오류들을 어떻게 해결했는지 작성했다. TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame" 위 에러는 pandas에서 제공하는 concat 함수를 사용할 때 발생한 오류이다. concat에 입력이 리스트 혹은 튜플이 아닌 형태로 들어갈 때 위와 같은 에러 메시지가 떴다. 에러가 발생한 코드는 다음과 같다. xray_excel_path = './new_annotation.xlsx' for i in range(10): ct_dict = {} ct_dict['name'] = ['ct_{}'.format(i+1)] ct_dict['dcm_paths.. 2023. 2. 3. [Python] pandas로 xlsx 파일과 csv 파일 읽기 본 포스팅에서는 excel 파일의 확장자인 xlsx와 csv를 비교해 보고 padas로 각각 읽는 법에 대해 얘기하겠다. 'xlsx' vs 'csv' xlsx 파일은 이진파일로 구성이 되어 있으며 편집을 하는데 제한이 있다. 또한 메모리 사용량이 많지만 대용량 파일을 조작하는데 쉽다. 개발자가 프로그래밍으로 조작하기에는 상대적으로 어렵다. 반대로 csv 파일은 단순 텍스트 파일이다. 이러한 특징으로 인해 여러 텍스트 편집기에서 열 수 있고 메모리 사용량이 적다. 물론 텍스트 파일이기에 프로그래밍으로 조작하기에 용이하다. 다만 대용량 파일을 조작하는 데는 제한이 많다. 형식 편집기 메모리 사용량 대용량 파일 조작 프로그래밍 조작 유연성 EXCEL (.xlsx) 이진 형식 제한적 많음 쉬움 어려움 CSV (.. 2023. 2. 2. [Python] np.nan으로 nan 생성하기 본 포스팅에서는 nan 값의 정의와 np.nan에 활용법에 대해 살펴보겠다. nan의 정의 nan 값은 "not a number"의 줄임말로 컴퓨터로는 표현할 수 없는 숫자를 나타낼 때 사용된다. 뿐만 아니라 누락되거나 정의되지 않은 데이터를 나타내는 데 사용되는 특수 부동 소수점 값 (floating-point value)이다. 따라서 nan 값은 어떠한 연산을 하던 nan과 관련된 연산은 nan을 반환한다. 이를 통해 수치 계산에서 누락된 데이터를 쉽게 처리할 수 있다. np.nan np.nan은 nan 값을 생성하는 함수로써 float('nan')과 동일한 역할을 한다. 만약 'a'와 같이 배열 내에 3번째 인덱스에 nan값이 포함되어 있다고 해보자. 이때 해당 인덱스에 np.nan을 기입하여 na.. 2023. 2. 1. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 17 다음 728x90 반응형
