[pandas] 2์ฐจ์ ๋ฆฌ์คํธ๋ฅผ ๋ฐ์ดํฐํ๋ ์์ผ๋ก ๋ณํํ๊ธฐ | pd.DataFrame
๋ฐ์ดํฐ ํ์ผ์ด ์ฝค๋ง๋ ํญ์ผ๋ก ๊ตฌ๋ถ๋ csv, tsv ๋ฑ์ ํ์ผ ํํ์ด๋ฉด, pd.read_csv(file_path) ๋๋ pd.read_table(file_path, sep='\t') ์ ํ์ผ์ ์ฝ์ด ๋ฐ๋ก ๋ฐ์ดํฐํ๋ ์์ผ๋ก ์ฌ์ฉํ ์ ์๋ค. ํ์ง๋ง, ๊ฐํน ๋น์ ํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ
์ด๋ธ ํํ๋ก ๊ฐ๊ณต ํ ๋ฐ์ดํฐํ๋ ์์ผ๋ก ๋ณํํ๊ณ ์ถ์ ๋๊ฐ ์๋๋ฐ, ์๊ฐ๋ณด๋ค ๋งค์ฐ ๊ฐ๋จํ๋ค. pd.DataFrame()์ ์ฌ์ฉํ๊ณ , columns ๋ง ์ง์ ํด์ฃผ๋ฉด ๋๋ค. 2์ฐจ์ ๋ฆฌ์คํธ → ๋ฐ์ดํฐํ๋ ์ ๋ณํ ์์ import pandas as pd # 2์ฐจ์ ๋ฆฌ์คํธ data = [ ['Alice', 25, 'New York'], ['Bob', 30, 'San Francisco'], ['Charlie', 35, 'Los Angeles'] ] # ..
2023. 11. 16.