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이 글에서 다루는 개념Pandas는 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 강력한 라이브러리입니다.이번 글에서는 다음 내용을 학습합니다.그룹화(GroupBy) 및 집계(Aggregation) 연산피벗 테이블(Pivot Table) 활용데이터 병합(Merge)과 결합(Concat)데이터 시각화(Matplotlib 연동)1️⃣ 그룹화(groupby()) 및 집계(agg())📌 그룹화(GroupBy)란?특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하여 요약하는 기능mean(), sum(), count() 등의 집계 함수와 함께 사용import pandas as pddata = { "Category": ["A", "B", "A", "B", "A", "B"], "Sales": [100, 200, 150, 3..

이 글에서 다루는 개념Python에서 Pandas 라이브러리를 사용하면 데이터 분석과 처리가 더욱 쉬워집니다.이번 글에서는 다음 내용을 학습합니다.Pandas 라이브러리 소개 및 설치 방법데이터프레임(DataFrame)과 시리즈(Series)의 개념CSV 파일을 불러오고 저장하는 방법데이터 조회 및 필터링, 정렬기본적인 데이터 전처리 (결측치 처리, 중복 제거 등)1️⃣ Pandas란?📌 Pandas는 Python에서 데이터를 분석하고 처리하는 데 사용되는 강력한 라이브러리입니다.엑셀처럼 표 형태(데이터프레임)로 데이터를 관리CSV, Excel, JSON, SQL 등 다양한 데이터 형식 지원데이터 필터링, 정렬, 변환, 그룹화 등 강력한 기능 제공📌 설치 방법 (pandas가 없을 경우)pip ins..