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..

pandas 데이터프레임에서 .loc를 활용한 데이터 선택 및 수정pandas는 데이터 분석과 조작을 위한 강력한 파이썬 라이브러리입니다. 데이터프레임은 pandas의 핵심 데이터 구조로, 테이블 형식의 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다. 데이터프레임에서 특정 행과 열을 선택하거나 수정할 때 유용한 방법 중 하나가 바로 .loc입니다. 이 글에서는 .loc의 사용 방법과 예시를 소개합니다..loc 기본 개념.loc는 pandas 데이터프레임에서 행과 열을 선택하거나 수정할 때 사용하는 인덱서입니다. 구문은 다음과 같습니다:dataframe.loc[행_인덱스, 열_이름] 행_인덱스: 선택하거나 수정할 행의 인덱스를 지정합니다.열_이름: 선택하거나 수정할 열의 이름을 지정합니다. 예시 1: 단일 인덱스를..

오늘은 Python을 활용하여 PDF 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방법에 대해 알려드릴게요. PDF 파일을 이미지로 변환하는 과정은 종종 필요한 작업이며, 특히 문서의 각 페이지를 이미지로 추출할 때 유용합니다. 1. 패키지설치 : PyMuPDF먼저, 아래의 패키지를 설치해야 합니다. 이 패키지는 PDF 파일을 다루는 데 필요합니다. !pip install PyMuPDF 이제 Python 코드를 작성해보겠습니다. 아래 코드는 PyMuPDF를 사용하여 PDF 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방법을 보여줍니다. 2. Python 코드 작성하기패키지 불러오기 import fitz import fitz: PyMuPDF의 fitz 모듈을 사용합니다. 이 모듈은 PDF 파일을 다루는 데 필요합니다. PDF ->..

빨간 네모친 컬럼을 가르키고 싶음. 문제는 컬럼이 이중으로 되어있다는 점. 아래와 같이 표시할 수 있다 DF ['상위컬럼명'] [ '하위 컬럼명']

컴퓨터가 재부팅 되더니 쥬피터노트북이 아예 안켜지고 아나콘다 조차 열리지 않음. 아나콘다 들어가려고 하면 아래와 같은 에러가 뜸. 해결방법 1. 코맨드창 들어가줌 (관리자 권한) (맥의 경우, 일반 커맨드 창에서 "sudo -s"를 입력해주고 비밀번호 입력해주면됨 2. 아래 코드 입력killall python 3. 아나콘다가 초기화 되면서 다시 잘 작동함. *** 기존에 있던 파일 모두 그대로 있으니 걱정 노! ***

매출분석, 시계열분석에 필수로 알아야 하는 함수 : DATETIME 사용목적: 연도/월/일/시간/분/초로 되어 있는 날짜/시간 데이터를 각 필요한 부분만 추출하기 위해  #함수를 사용하기 위해 항상 pd.to_datetime을 먼저 써준다.   데이터를 이 함수를 적용할 수 있는 형태로 바꾸는 작업이다. 데이터프레임  [ ' 날짜 컬럼명 ' ]  = pd.to_datetime ( 데이터프레임 [ ' 날짜 컬럼명 ' ] )      Date Components (날짜 구성 요소)dt.year: 연도dt.month: 월 (1부터 12까지)dt.day: 일dt.date: 년-월-일 Time Components (시간 구성 요소)dt.hour: 시간 (0부터 23까지)dt.minute: 분 (0부터 59까지)d..