pandas를 사용해서 데이터를 다룰 때 구성된 데이터의 하나의 컬럼 데이터를 통째로 연산해야 하거나 변환해야하는 경우가 생기게 됩니다. 이때 사용하면 유용한 pandas 함수 apply를 알아봅시다 우선 데이터를 생성해 볼까요? 데이터 셋 생성 import pandas as pd # 예제 데이터프레임 생성 data = { '이름': ['홍길동', '이순신', '박보영'], '나이': [25, 40, 33], '부모의 나이 평균': [55, 62, 63], '도시': ['서울', '부산', '대구'] } df = pd.DataFrame(data) 다음과 같은 테이블을 생성 했습니다. 여기서 처음 시도해 볼 것은 이 유저의 나이를 1씩 더하는 작업을 진행하게 될겁니다 단일 Column 수정 - 유저의 나이..

'utf-8' codec can't decode byte 0xb3 in position 19: invalid start byte Pandas에서 read_csv를 사용할때 csv에 한글이 포함되어 있고 Encoding이 utf-8로 구성되어 pandas를 이용하여 파일을 읽을때 발생하는 에러입니다. 해결법은 매우 간단 합니다. Encoding을 다시 해서 불러주면 되는데 아래 예제 코드를 사용해 봅니다. import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv", encoding='cp949') cp949 encoding 방식은 한글 관련 인코딩 방식으로 이를 사용하여 불러오기를 진행하면 에러 없이 진행이 가능합니다.

이번에 알아볼 내용은 Dataframe의 Column 이름 변경을 해보도록 하겠습니다. 굉장히 많이 쓰이는 기능인데.. 저는 매번 바꿀 때마다 까먹어서 포스팅을 작성해서 기억에 좀 넣어보도록 하겠습니다. 이번에도 코드를 보며 진행해보도록 합니다. # Pandas 로딩 import pandas as pd # Dataframe 생성 df = pd.DataFrame({ 'a': [4, 5, 6], 'b': [7, 8, 9], 'c': [10, 11, 12]}, index = [1, 2, 3] ) # 첫번째 방법 df.columns = ["d", "e", "f"] df #두번째 방법 df.rename(columns = {'d' : 'a', 'e':'b', "f":"c"}, inplace = True) df 이렇..

Pandas CSV 저장 한글깨짐이 발생하면 Encoding을 진행하면 된다. result.to_csv("./result.csv", encoding='utf-8-sig') 단 여기서 Encoding을 할때 utf-8이 아닌 utf-8-sig로 해줘야 정상적으로 파일에 한글을 깨지지 않게 저장할 수 있다.