썸네일 데이터분석 전처리 | 데이터 병합 | CONCAT( )과 MERGE( ) 함수 | axis 의미 | Pandas 데이터프레임 | 위, 아래로 합치기 | 좌, 우로 합치기 [참고 웹사이트] https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/merging.html#merge-join-concatenate-and-compare Merge, join, concatenate and compare — pandas 2.2.0 documentation Merge, join, concatenate and compare pandas provides various methods for combining and comparing Series or DataFrame. The concat() function concatenates an arbitrary amount of Series or DataFrame objects along an axis while performi..
썸네일 데이터분석 | 가장 적절한 고객 관리 타이밍 | 제품 수요가 많은 지역 찾기 0. 가설 설정하기 ▶ 가설1 : 가장 적절한 고객관리 타이밍은? 강의 완주율 개선을 위한 고객관리 메시지를 보낼 최적의 시간대 찾기 온라인 강의를 수강생들이 가장 많이 혹은 가장 적게 듣는 요일과 시간 찾기 1. 분석할 데이터 가져오기 ▶ 라이브러리 가져오기 import pandas as pd ▶ 스파르타 데이터 읽어오기 sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail.csv', sep = ',') sparta_data.head() lecture_id : 수강 강의 id access_date : 접속 시작 날짜 및 시간 user_id : 유저 id 2. 데이터 전처리하기 우리가 필요한 데이터는 '요일'과 '시간' 데이터 access_date (처리 일자) 데..
썸네일 데이터 분석 기초 | 데이터 상하/좌우 병합 | concat 함수 | append 함수 | merge 함수 | join 함수 | suffix, lsuffix, rsuffix 사용법 | combine_first 함수 1. 데이터 병합 ▶ 판다스_데이터 병합 : 판다스에 있는 함수를 이용해 흩어져 있는 데이터를 연결하고 병합 : 판다스의 시리즈, 데이터프레임같은 객체의 내부는 축마다 이름이 있기 때문에 쉽게 병합 가능 : concat() 함수와 append() 함수 이용 ▶ 라이브러리 설치 및 가져오기 import pandas as pd import numpy as np 2. 데이터 상·하로 병합하기 2-1) concat() ▶ menu1과 menu2라는 2개의 시리즈를 하나의 시리즈로 병합 menu1 = pd.Series(['파스타', '라면', '냉면'], index = [1, 2, 3]) menu2 = pd.Series(['돈가스', '피자', '치킨'], index = [4, 5, 6]) pd.concat([m..