피봇 테이블 생성 피봇 테이블 생성은 pivot()나 set_index()와 unstack() 사용하여 만들수 있습니다. · pivot() · set_index()와 unstack()

swaplevel()다중 인덱스에 설정된 인덱스의 순서를 바꿀때 사용합니다. DataFrame.swaplevel(self, i=-2, j=-1, axis=0) parameter description i, j 교환하고자 하는 인덱스 라벨(or 인덱스 번호)을 지정합니다. axis 행/열을 지정합니다. value description axis=0 행 인덱스 default axis=1 열 인덱스 http://bit.ly/2OERrLj

pandas_datareader 패키지 DataReaderDataReader 을 사용하면 일부 인터넷 사이트의 자료를 바로 pandas로 읽어들일 수 있습니다. pandas_datareader 패키지는 판다스와 별도로 설치해야 합니다. pandas_datareader 패키지 제공 인터넷 사이트pandas_datareader 패키지가 제공하는 인터넷 사이트의 예시입니다.일부 인터넷 사이트는 유료이므로 별도의 가입절차를 거쳐야 사용할 수 있습니다. · Google Finance· Morningstar· IEX· Robinhood· Enigma· Quandl· St.Louis FED (FRED)· Kenneth French’s data library· World Bank· OECD· Eurostat· Thri..

df.groupby() 새 그룹을 생성합니다. 인자 설명 as_index as_index=True 기본값 as_index=False 는 생성된 그룹 정보옆에 새로운 index를 만들어 줍니다. df.groupby ("기준이 될 컬럼명") 를 통해 특정열이 아닌, df의 모든 열에 대해서 통계량을 계산할 수 있습니다. df.groupby("key1").mean() 각 key1열의 값을 가지는 행들의 갯수를 세서 산출해줍니다.

date_range()모든 날짜/시간을 일일히 입력할 필요없이 시작일과 종료일 또는 시작일과 기간을 입력하면 범위 내의 인덱스를 생성할 때 사용할 수 있습니다. import pandas as pd parameter description Start 시작일 end 종료일 periods 기간 freq 특정한 날짜

pandas 주요 메소드 import pandas as pd 값 설명 frac = 1 원본 데이터의 100%를 랜덤으로 불러옵니다. frac = 0.5 원본 데이터의 50%만 랜덤으로 불러옵니다. date_range() 모든 날짜/시간을 일일히 입력할 필요없이 시작일과 종료일 또는 시작일과 기간을 입력힌 범위의 날짜를 생성합니다.