고객 주문 내역 분석: 중복 제거와 최신 주문 정보 남기기고객의 주문 내역을 분석하는 과정에서 중복된 정보를 처리하는 것은 매우 중요한 작업입니다. 특히 한 고객이 여러 번 주문한 경우, 각 고객의 최신 주문만 남기고 이전 주문은 제거해야 할 필요가 있습니다. 이번 글에서는 이러한 과정을 간단하게 설명하겠습니다.1. 데이터 준비우선, 고객의 주문 내역을 담고 있는 데이터프레임을 준비해야 합니다. 이 데이터프레임에는 고객 번호, 주문 날짜 및 시간, 주문 내용 등의 정보가 포함되어 있습니다. 예를 들어, 아래와 같은 데이터가 있을 수 있습니다:Customer No.Sale Date & TimeItem Name1012024-06-01 14:30:00A1012024-06-10 16:00:00B1022024-0..

데이터 형태 : 시간대별 구매액을 그룹화 (1) Price_range의 'Unknown' 삭제하기 (2) Hour의 '23' 삭제하기 ** SUMMARY **그룹화 한 후 열을 삭제하고 싶다면 . drop ( columns = 삭제할 열이름 (text일 경우 '열이름') ) 행을 삭제하고 싶다면 . drop ( 삭제할 열이름 (text일 경우 '열이름') )

파이썬 실무 - 각 지점의 월별 최고 매출액 필터링 안녕하세요! 오늘은 파이썬을 사용하여 각 지점의 최고 매출액을 구하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 예제와 함께 실무에서 유용한 분석을 어떻게 할 수 있는지 살펴보겠습니다.문제 설정우리가 가지고 있는 데이터프레임 df는 매출 데이터가 포함된 테이블입니다. 이 데이터는 매출이 발생한 매장(Store)과 월(Month), 그리고 해당 월의 매출 합계(Sub-Total)를 포함합니다. 목표는 각 매장과 월별로 최고 매출액을 찾아내는 것입니다.데이터 예시우선, 예를 들어 데이터프레임 df는 다음과 같은 형태일 수 있습니다: StoreMonthSub-TotalAJan500AJan700AFeb600BJan800BFeb750BFeb850CJan450CFeb650CFe..

매출 분석, 고객행동분석 등 실무에서 많이 쓰이는 그룹화! 그룹화 한 후 특정 조건에 부합하는 그룹만 필터링하고 싶다면?? 데이터 분석을 진행하다 보면, 특정 조건을 만족하는 데이터만을 추출하고 싶을 때가 많습니다. Pandas 라이브러리는 이를 위한 강력한 도구를 제공하는데, 그 중 하나가 바로 filter() 메서드입니다. 특히, 그룹화한 후 조건에 맞는 데이터만을 선택할 때 filter() 메서드는 매우 유용합니다. 이번 포스트에서는 그룹화와 필터링의 조합을 통해 원하는 데이터를 효율적으로 추출하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 그룹화와 필터링의 중요성데이터셋이 클 경우, 특정 조건에 맞는 데이터를 찾는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 이럴 때는 데이터를 그룹화하여 각각의 그룹에 대해 조건을 적용하는 ..

데이터 분석에서 문자열 데이터는 매우 중요합니다. 사용자 입력, 로그 파일, 텍스트 데이터 등 다양한 형식의 문자열을 처리해야 하는 경우가 많습니다. Pandas는 문자열 데이터를 다루는 데 강력한 도구를 제공합니다. 이번 포스트에서는 실무에서 자주 사용되는 Pandas의 문자열 관련 메서드 10가지를 소개하고, 각 메서드의 실무 사용 예시를 통해 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다. 1. .str.len()사용 예시고객의 휴대폰 번호에서 8글자 이하의 번호는 무의미하다고 보고, 8글자 이상만 필터링할 수 있습니다.filtered_df = df[df['phone_number'].str.len() >= 8] 2. .str.lower()사용 예시이메일 주소를 소문자로 변환하여 중복된 이메일을 식별하고 데..