하파와 데이터

이제는 앞서 배웠던 것들을 실습해보자!!  Q) iris데이터에서 sepal_width, petal_width를 삭제하시오import pandas as pddf = pd.read_csv('data/iris.csv')df1 = df.copy()df1.drop(['sepal_width', 'petal_length'], axis=1, inplace = True)print(df1)Q) iris 컬럼의 이름을 다음과 같이 변경하고 df_kor에 저장하시오df2 = df.copy()df_kor = df2.rename(columns = {'sepal_length':'꽃받침길이', 'sepal_width':'꽃받침너비', ..

데이터에서 가장 큰 골치거리가 결측지다. 하나만 비어있을때는 전체를 날리지도 못하고, 너무 무의미한 데이터가 많다면, 결측치가 많은 컬럼 자체를 날려야하는 경우도 있다.  즉, 우리의 필요에 따라서 우리는 결측된 데이터들을 제거하거나, 보완하는 방법을 알아야 한다.  우리는 그중에서 우선 간단한 방법인 평균으로 결측을 보완하는 방법과아예 결측치를 제거하는 방법에 대해서 알아본다.  나아가, 유니크한 값을 구하는 다른 방법인 중복값들을 제거하는 방법도 배워본다!  0. 전제우리만의 DataFrame을 만든다. import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20241129', periods= 6)df = pd.DataFrame(np.random.r..