Pandas를 다루다보면TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind, ' ' was passed 와 같은 에러를 마주할 수 있습니다. 이 경우에는 높은 확률로 DataFrame을 이렇게 만드셨을 가능성이 있습니다. import pandas as pdpd.DataFrame(element1, element2, element3)  이 부분을 다음과 같이 고쳐줍니다. import pandas as pdpd.DataFrame([element1, element2, element3])  도움이 되셨다면 아무 광고나 클릭 한 번 부탁드립니다👍

DataFrame 조건문을 쓰는 방법에 대해 공유하고자 합니다. 특정 column(열) 에서 특정 value(값)을 가진 row(행)을 가져오고자 할 때 많이 쓰는 방법입니다. 예시로 dataframe을 하나 만들어서 여러 조건문을 붙여보겠습니다. import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(columns=['id', 'values', 'condition'], data=[ ['a', 123, 'wow'], ['b', 234, 'nooo'], ['c', 345, 'wow'], ['d', 567, 'good'] ] ) df1의 값은 이렇게 됩니다. 여기서 values의 값이 123인 행을 가져와 보겠습니다. # "values" column 중 123 값을 가진 row를 가져온다 co..

Dataframe을 다루다보면 여러 파일로 나눠진 csv 파일 같은 것들을 하나로 합치고 싶을 때가 종종 생겼습니다. df append를 은근히 내 입맛에 맞게 찾기가 힘들더라구요. 그래서 많은 방법이 있겠지만 그 중 제가 썼던 방법을 공유하고자 합니다. 우선 데이터를 만들어 보겠습니다. df1, df2는 합칠 dataframe이고 df는 df1, df2를 담을 dataframe입니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame(columns=['id', 'elements']) df1 = pd.DataFrame(columns=['id', 'elements'], data=[['a', 123],['b', 234], ['c', 345]]) df2 = pd.DataFrame(column..

pip install pandas pip install xlrd 엑셀 읽기 df = pd.read_excel('D:/test.xlsx') print(df) a1 a2 a3 a4 0 1 2 3 4 1 3 2 3 4 2 2 4 4 5 csv 읽기는 pd.read_csv 데이터프레임을 엑셀로 저장하기 df = pd.read_excel('D:/test.xlsx') df.to_excel('D:/test2.xlsx') csv로 저장하기는 df.to_csv 칼럼 출력하기 df = pd.read_excel('D:/test.xlsx') print(df.columns) Index(['a1', 'a2', 'a3', 'a4'], dtype='object') 열 지정하여 출력하기 df = pd.read_excel('D:/tes..