업데이트: 2026-02-12
Pandas Melt: 와이드 데이터를 롱 포맷으로 리쉐이프하기 (완전 가이드)
pandas melt()를 사용해 DataFrame을 wide 포맷에서 long 포맷으로 unpivot하는 방법을 배웁니다. id_vars, value_vars, 멀티 레벨 melt, 실전 리쉐이프 예제까지 다룹니다.
← 모든 주제로 돌아가기
Pandas
이 주제의 실전 튜토리얼, 레퍼런스, 문제 해결 문서를 확인하세요.
문서60
업데이트: 2026-02-12
Pandas 피벗 테이블: Excel처럼 데이터 요약·재구성하기 (가이드)
데이터 요약을 위한 pandas pivot_table() 완전 정복. 집계 함수, 멀티 인덱스 피벗, margins(합계), 결측값 채우기, groupby·crosstab과의 비교까지.
업데이트: 2026-02-11
Pandas reset_index(): DataFrame 인덱스 재설정 완벽 가이드
drop 파라미터, level 기반 재설정, MultiIndex 처리, inplace 동작, 인덱스 조작 베스트 프랙티스까지 실전 예제로 pandas reset_index()를 마스터하세요.
업데이트: 2026-02-10
Pandas DataFrame을 CSV로 변환: to_csv() 완벽 가이드
to_csv()를 사용하여 Pandas DataFrame을 CSV 파일로 내보내는 방법을 배웁니다. 구분자, 인코딩, 인덱스 처리, 압축, 대용량 파일 전략을 마스터하세요.
업데이트: 2026-02-10
Pandas Sort Values: Python에서 DataFrame 정렬 완전 가이드
pandas의 sort_values()와 sort_index()를 사용하여 DataFrame을 정렬하는 방법을 배우세요. 단일 열, 다중 열, 사용자 정의 정렬을 실용적인 예제로 마스터하세요.
업데이트: 2026-02-10
Pandas 열 삭제: DataFrame에서 열을 제거하는 방법
Pandas에서 열을 삭제하는 모든 방법을 배우세요: drop(), del, pop() 및 열 선택. 단일, 다중, 조건부 열 제거를 예제와 함께 설명합니다.
업데이트: 2026-02-09
Pandas Apply: 사용자 정의 함수로 DataFrame 변환하기
pandas apply()를 사용하여 사용자 정의 함수로 DataFrame과 Series를 변환하는 방법을 배웁니다. axis, result_type, lambda 및 벡터화된 대안을 마스터하세요.
업데이트: 2026-02-09
Pandas Concat: Python에서 DataFrame을 연결하는 방법
pandas concat을 사용하여 DataFrame을 수직 및 수평으로 결합하는 방법을 알아보세요. axis, ignore_index, keys, join 매개변수로 pd.concat()를 마스터하세요.
업데이트: 2026-02-09
Pandas Drop Duplicates: Python에서 중복 행을 제거하는 방법
pandas drop_duplicates()를 사용하여 DataFrame에서 중복 행을 제거하는 방법을 알아보세요. subset, keep, inplace 매개변수를 실용적인 예제로 마스터하세요.
업데이트: 2026-02-09
Pandas Merge: Python에서 DataFrame 병합하는 완벽 가이드
pandas merge를 사용하여 Python에서 DataFrame을 결합하는 방법을 배웁니다. 실용적인 코드 예제와 모범 사례로 내부 조인, 외부 조인, 왼쪽 조인, 오른쪽 조인을 마스터하세요.
업데이트: 2026-02-09
Pandas Read Excel: Python에서 Excel 파일 가져오는 방법
pandas read_excel을 사용하여 .xlsx 및 .xls 파일을 DataFrame으로 가져오는 방법을 배웁니다. sheets, dtypes, headers, usecols, 대용량 파일 처리를 마스터하세요.
업데이트: 2026-02-09
Pandas 행 필터링: Python에서 조건별로 데이터 선택하기
불린 인덱싱, query(), loc[], where()를 사용하여 pandas DataFrame의 행을 필터링하는 방법을 배웁니다. 여러 조건으로 조건부 선택을 마스터하세요.
업데이트: 2025-11-30
Pandas MultiIndex: 계층 인덱싱 완전 정복 가이드
set_index, swaplevel, reorder_levels, xs, stack, unstack로 계층 인덱스를 생성·슬라이스·재구조화하는 방법.
업데이트: 2025-11-30
Pandas Rolling Window：Rolling, Expanding, EWM 완전 정복
Rolling, expanding, 그리고 ewm으로 이동 평균, 누적 통계, 지수 평활을 계산하고, window alignment, min_periods, time-based windows를 제어하는 방법.
업데이트: 2025-11-30
Pandas 문자열 연산: 벡터화된 텍스트 클리닝 (2025 가이드)
pandas string dtype과 벡터화된 .str 메서드로 텍스트를 정제·필터·정규화하고, 루프 없이 regex, NA 값, split을 안전하게 처리하기.
업데이트: 2025-11-19
Pandas Data Cleaning: 실무 워크플로우
결측치 처리, 타입 강제, 컬럼 정규화, 이상치 대응, 품질 검사까지 아우르는 실무형 Pandas 데이터 클리닝 워크플로우.
업데이트: 2025-11-19
Pandas GroupBy: Aggregation·Transform·Apply 완벽 가이드
집계, transform, apply, 다중 집계와 정렬·dropna 같은 흔한 함정까지 Pandas GroupBy를 명확한 예제로 정리했습니다.
업데이트: 2025-11-19
Pandas Merge & Join: SQL 스타일 조인을 제대로 쓰기
Pandas merge/join 핵심 가이드: inner/left/right/outer, suffixes, indicator, validate, 그리고 중복 키나 인덱스 키 처리 방법.
업데이트: 2025-11-19
Pandas Pivot vs Melt: 데이터 리쉐이프 제대로 하기
pivot, pivot_table, melt, stack, unstack로 데이터를 변형하는 법을 설명합니다. 합계 행/열, 멀티레벨 컬럼, tidy 워크플로우 포함.
업데이트: 2025-11-14
Pandas DataFrame에 컬럼 추가하기: 6가지 최고 방법 (2025 가이드)
할당, insert, assign, concat, 조건 로직 등을 사용해 Pandas DataFrame에 새 컬럼을 추가하는 가장 효율적인 방법을 배웁니다. 모범 사례와 피해야 할 일반적인 실수도 포함됩니다.
업데이트: 2025-11-14
Pandas Dataframe에서 열의 값을 쉽게 검색하는 방법
Pandas DataFrame의 열에서 특정 값을 boolean indexing, query, isin, 문자열 검색 등을 사용해 찾는 방법을 배웁니다. 필요한 데이터를 명확하고 빠르게 추출하세요.
업데이트: 2025-11-14
Pandas DataFrame을 List로 변환하는 방법? (2025 가이드)
Pandas DataFrame을 리스트로 변환하는 현대적이고 효율적인 방법을 배웁니다 — list of lists, list of dicts, list of tuples, 그리고 to_numpy(), tolist(), to_dict()를 사용한 컬럼 → 리스트 변환까지 포함.
업데이트: 2025-11-14
Pandas read_csv() 튜토리얼: CSV 파일을 전문가처럼 불러오기
pandas.read_csv()를 사용해 CSV 파일을 효율적으로 불러오는 최신 완전 가이드. 주요 파라미터, 날짜 파싱, 인코딩 문제 해결, 자주 발생하는 에러와 성능 팁까지 Pandas 2.0+ 기준으로 정리합니다.
업데이트: 2025-11-14
Pandas에서 빈 DataFrame 만드는 방법
Pandas에서 빈 DataFrame을 만드는 다양한 방법을 알아보세요. 컬럼명, 데이터 타입 지정, 모범 사례까지 최신 예제와 함께 소개합니다.
업데이트: 2025-01-10
Pandas에서 컬럼 이름 바꾸기: 쉽고 효과적인 방법
Pandas DataFrame에서 컬럼 이름을 가장 빠르고 효과적으로 변경하는 방법을 배웁니다. Pandas 2.x 기준 모범 사례, 예제, 팁을 통해 데이터 분석을 더 깔끔하고 체계적으로 유지하세요.
업데이트: 2023-08-21
Modin: Python에서 Pandas 성능 가속하기
Modin을 활용해 Python에서 Pandas DataFrame 작업을 빠르게 처리하는 방법을 알아보세요. 병렬 연산을 지원하는 가볍고 사용하기 쉬운 라이브러리입니다.
업데이트: 2023-08-19
Pandas DataFrame 인덱스로 정렬하기
Pandas의 sort_index() 메소드를 사용하여 숫자 또는 문자열 기반의 인덱스를 기준으로 Pandas DataFrame을 정렬하는 방법을 배워 보세요. Spark By Examples에서 단계별 지침을 통해 데이터 조작 기술을 향상하세요.
업데이트: 2023-08-19
Pandas Dataframe: 초보자를 위한 기본 작업
최신 가이드와 함께 Python의 Pandas dataframe 작업을 숙달하세요. 인스톨, 생성, 조작, 정리 및 시각화 기술을 배워 데이터 사이언스 기술을 한 단계 높여보세요.
업데이트: 2023-08-19
Pandas 데이터프레임에서 NaN 값 확인하는 방법
Pandas DataFrame 및 Series를 탐색하여 NaN, 누락된 값을 확인하고 채우고 삭제하는 방법을 배우세요. Ad hoc 분석과 무료 데이터 집합의 비밀을 발견하세요.
업데이트: 2023-08-19
Pandas에서 DataFrame.loc을 사용하여 데이터에 액세스 및 조작하는 방법
Pandas의 DataFrame loc[] 구문과 라벨 또는 부울 배열을 사용하여 데이터에 액세스하고 필터링하는 예제를 배울 수 있습니다. loc[]와 iloc[]의 차이점을 이해하고 loc[]를 사용하는 장점을 탐색합니다.
업데이트: 2023-08-19
Pandas에서 키 오류(Key Errors) 해결하는 방법: 자세한 가이드
이 자세한 가이드에서는 Pandas에서 많이 발생하는 키 오류에 대해 알아보고, 그 원인을 설명하며 데이터프레임에서 이를 방지하고 해결하는 방법을 제공합니다.
업데이트: 2023-08-19
판다 Pandas의 to_datetime 함수를 사용하여 데이터 처리하기
데이터 집합에서 날짜를 조작하고 서식을 지정하기 위해 판다 Pandas의 to_datetime 함수를 활용하는 포괄적인 가이드에 대해 알아보세요. 실제 예제와 고유한 샘플 코드를 통해 배우세요.
업데이트: 2023-08-19
판다스(Pandas)를 사용한 데이터프레임 시각화 방법
21개의 코드 예제와 함께 판다스(Pandas)를 사용한 데이터 시각화하는 방법에 대해 포괄적으로 알아보세요. 선 그래프부터 막대 그래프까지 모두 다루겠습니다.
업데이트: 2023-08-19
팬더스 get_dummies 기능의 효과적인 사용 방법
머신 러닝에서 데이터 전처리를위한 팬더스 get_dummies 함수의 효과적인 사용 방법을 알아보세요. 상세한 예제와 사용 사례가 포함됩니다.
업데이트: 2023-08-17
Cannot Mask with Non-Boolean Array Containing NA / NaN Values' 오류 수정하기
판다스에서 'cannot mask with non-boolean array containing na / nan values' 오류에 막혀 있나요? 데이터 조작에서 흔히 발생하는 이 오류를 이해하고 수정하는 방법을 포괄적인 가이드를 통해 알아보세요.
업데이트: 2023-08-17
Pandas Plot Histogram: 파이썬에서 히스토그램 생성 및 사용자정의
파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용하여 히스토그램을 생성, 사용자정의 및 시각화하는 방법을 알아보세요. 다중 열, 구간 및 그룹을 통한 데이터 시각화의 세계로 진입하세요.
업데이트: 2023-08-17
Pandas to_sql() 메소드: 효율적인 SQL 작성을 위한 팁
pandas의 to_sql() 메소드를 사용하여 DataFrame을 SQL 데이터베이스에 효율적이고 안전하게 작성하는 방법을 알아보세요. 성능을 최적화하고 일반적인 실수를 피하기 위한 모베인 사례, 팁, 트릭을 배우세요.
업데이트: 2023-08-17
Pandas Typing: 효율적이고 유지보수가 용이한 코드를 위한 최선의 방법
효율적이고 유지보수가 용이한 코드를 작성하기 위해 Python 개발자가 판다스 타이핑을 활용할 수 있는 포괄적인 안내서. 타입 힌트, 데이터 프레임 및 타이핑 모듈을 사용하여 머신 러닝 등에 활용하는 방법을 배워보세요.
업데이트: 2023-08-17
Pandas Unstack: 명확한 설명
Pandas unstack에 대해 명확하게 알아보세요. 데이터 프레임을 재구성하는 강력한 도구로 사용하는 방법과 사용할 때의 예제를 살펴보세요.
업데이트: 2023-08-17
Pandas 데이터프레임을 NumPy 어레이로 변환하는 포괄적인 가이드
팁, 예제 및 Python의 단계별 가이드와 함께 Pandas 데이터프레임을 NumPy 어레이로 쉽게 변환하는 방법을 배우세요. 오늘날 데이터 분석 능력을 향상하세요!
업데이트: 2023-08-17
Pandasql - SQL로 DataFrame을 조회하는 Python 패키지
SQL 문법으로 Pandas DataFrame을 조회하고 조작할 수 있는 강력한 Python 패키지 Pandasql을 알아보세요. 설치, 사용법, 성능 최적화까지 종합 가이드로 학습하세요.
업데이트: 2023-08-17
Pandas에서 히스토그램 만들기: 단계별 가이드
파이썬의 Pandas 라이브러리를 활용하여 히스토그램을 만들고 해석하는 방법을 배워보세요. 실제 예시와 흔히 하는 실수를 피하는 팁으로 초보자부터 전문가가 될 수 있도록 상세하게 안내합니다.
업데이트: 2023-08-17
Python 벡터 데이터베이스: 공간 데이터와 생성형 AI를 위한 최고의 데이터베이스와 도구
Python에서 벡터 데이터베이스를 활용한 공간 데이터 저장 및 검색 방법을 알아보세요. Jina AI의 DocArray를 통해 생성형 AI와 자연어 처리에서의 새로운 가능성을 열어보세요.
업데이트: 2023-08-17
데이터 분석을 위한 Pandas Shift 메소드 사용 방법: 포괄적인 가이드
Python의 Pandas Shift 메소드를 활용하여 데이터 분석을 잠재력을 발휘하세요. 구문, 사용 사례 및 최선의 방법에 대해 상세한 가이드에서 자세히 알아보세요.
업데이트: 2023-08-17
판다스 시각화: 단계별 튜토리얼
파이썬과 판다스를 사용하여 데이터 시각화의 세계에 더 깊이 빠져들어보세요. 데이터에서 유용한 통찰력을 제공하는 매력적인 도표와 차트를 만드는 방법을 배워보세요.
업데이트: 2023-08-17
판다스 열 재정렬: 효율적인 데이터프레임 조작 기술
판다스 데이터프레임에서 열을 재정렬하는 깊은 탐구를 해보세요. 데이터 조작 및 분석을 위한 파이썬 프로그래밍의 힘을 발휘하세요.
업데이트: 2023-08-17
판다스 열에서 리스트 언팩킹하기: 포괄적인 가이드
파이썬을 사용하여 판다스 열에서 리스트를 효과적으로 언팩킹하는 방법을 알아보세요. `unstack()` 메서드, `df.explode()`를 사용하여 일반적인 문제를 해결하기 위해 깊이 있는 가이드를 제공합니다.
업데이트: 2023-08-17
판다스 크로스탭(Crosstab): 파이썬에서 간단한 교차표 만들기
판다스 크로스탭 함수를 사용하여 파이썬에서 간단한 교차표를 만드는 방법에 대한 포괄적인 가이드입니다. 요인을 비교하고 빈도표를 쉽게 계산하는 방법을 배워보세요.
업데이트: 2023-08-02
Pandas DataFrame 정렬: 예제와 팁
Python을 사용하여 Pandas DataFrame에서 데이터를 정렬하는 방법을 배워보세요. 이 포괄적인 튜토리얼에서는 열, 여러 열, 인덱스 등을 기준으로 정렬하는 방법을 다룹니다.
업데이트: 2023-08-02
파이썬에서 딕셔너리를 데이터프레임으로 변환하는 방법 | 판다스(Pandas) 설명
판다스 라이브러리를 사용하여 파이썬에서 딕셔너리를 데이터프레임으로 변환하는 방법을 배우세요. 길이가 다른 딕셔너리를 컬럼으로 변환하는 다양한 방법을 발견할 수 있습니다.
업데이트: 2023-06-04
판다스 평균 함수 사용 방법
강력한 파이썬 판다스 라이브러리의 평균 함수에 대해 깊이있게 알아보세요. 매개 변수, 사용 사례를 이해하고 데이터 분석 기술을 마스터하세요.
업데이트: 2023-06-03
Pandas에서 'No Module Named' 오류 해결: 상세 가이드
판다스(Pandas)에서 'No module named' 오류를 해결하는 방법에 대해 다양한 방법을 탐색하며, 파이썬 데이터 과학 프로젝트를 위한 상세한 설명과 코드 예제를 제공합니다.
업데이트: 2023-06-03
효과적으로 Pandas Rank 사용하는 방법
Pandas Rank 함수를 사용하여 데이터 랭킹을 효과적으로 수행하고 예제 및 최상의 방법론을 배우십시오. 데이터 분석 기술을 완성하십시오.
업데이트: 2023-06-02
시계열 분석 마스터하기: Pandas Resample 사용 방법
Python으로 시계열 분석의 전체 잠재력을 발휘하는 방법을 세부 가이드와 풍부한 인사이트와 함께 Pandas Resample을 사용하는 방법을 알아보십시오.
업데이트: 2023-06-01
Pandas set_index 함수 사용 방법
Python을 사용한 데이터 분석을 위한 Pandas set_index() 함수의 효과적인 사용에 대한 깊이 있는 가이드입니다. DataFrame 조작의 능력을 활용하세요.
업데이트: 2023-05-30
판다스 2.0: 알아야 할 새로운 기능
판다스 2.0으로 데이터 조작 기술을 업그레이드하세요. 머신 러닝, 시계열 데이터 등 최신 기능과 모범 사례를 발견하세요. 지금 바로 시작하세요.
업데이트: 2023-05-07
Pandas Where: Pandas의 강력한 기능으로 Null 값 다루기
isnull(), dropna(), fillna() 등을 포함해 Pandas에서 결측값을 처리하는 다양한 기법과 함수들을 알아봅니다.
업데이트: 2023-05-07
판다스 데이터프레임 쉽게 요약하는 방법
파이썬 판다스의 강력한 기능을 살펴보고 다양한 함수와 기술을 사용하여 데이터프레임을 요약하는 방법을 배워 보세요. 이를 이해하면 대규모 데이터셋을 처리할 수 있는 능력이 향상되고 인사이트를 더 효과적으로 전달할 수 있습니다. 이 글에서는 명확한 예제를 제공하며 이를 위해 Kaggle의 Supermarket Sales 데이터셋을 사용합니다.