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행당 열 수가 다른 경우 다음 기본 구문을 사용하여 CSV 파일을 Pandas로 가져올 수 있습니다. df = pd. read_csv (' uneven_data.csv ', header= None , names=range( 4 )) range() 함수 내부의 값은 최대 열 수가 있는 행의 열 수여야 합니다. 다음...

다음 기본 구문을 사용하여 CSV 파일의 특정 줄만 Pandas DataFrame으로 읽을 수 있습니다. #specify rows to import specific_rows = [ 0 , 2 , 3 ] #import specific rows from CSV into DataFrame df = pd. read_csv (' my_data.csv ', skiprows...

Excel 파일을 Pandas DataFrame으로 읽을 때 다음 방법을 사용하여 행을 건너뛸 수 있습니다. 방법 1: 특정 행 건너뛰기 #import DataFrame and skip row in index position 2 df = pd. read_excel (' my_data.xlsx ', skiprows=[ 2 ]) 방법 2: 여러 특정...

Excel 파일을 Pandas로 가져올 때 다음 기본 구문을 사용하여 DataFrame의 각 열 유형을 지정할 수 있습니다. df = pd. read_excel (' my_data.xlsx ', dtype = {' col1 ': str , ' col2 ': float , ' col3 ': int }) dtype...

다음 방법을 사용하여 Excel 파일의 특정 열을 Pandas DataFrame으로 읽을 수 있습니다. 방법 1: 특정 열 읽기 df = pd. read_excel (' my_data.xlsx ', usecols=' A,C ') 방법 2: 열 행 읽기 df = pd. read_excel (' my_data.xlsx ', usecols=' A:C...

Excel 파일을 Pandas DataFrame으로 가져올 때 다음 기본 구문을 사용하여 특정 열을 무시할 수 있습니다. #define columns to skip skip_cols = [1, 2] #define columns to keep keep_cols = [i for i in range (4) if i not in skip_cols] #import...

병합된 셀이 포함된 Excel 파일을 Pandas DataFrame으로 읽으면 병합된 셀이 자동으로 NaN 값으로 채워집니다. 파일을 가져온 후 이러한 NaN 값을 채우는 가장 쉬운 방법은 다음과 같이 pandas fillna() 함수를 사용하는 것입니다. df = df. fillna (method=' ffill ', axis= 0 )...

Google 스프레드시트의 색상별 필터링 기능을 사용하면 채우기 색상을 기준으로 Google 스프레드시트 범위의 셀을 필터링할 수 있습니다. 다음 단계별 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다. 1단계: 데이터 입력 다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 Google 스프레드시트에 다음 데이터세트를 입력하는 것부터 시작해...

Google 스프레드시트의 IMPORTRANGE 기능을 사용하여 다른 스프레드시트에서 데이터를 가져올 수 있습니다. IMPORTRANGE 함수에 필터를 적용하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다. =FILTER(IMPORTRANGE(" URL ", " sheet1!A1:C12 "), INDEX(IMPORTRANGE(" URL ", " sheet1!A1:C12 "), 0 , 2 )=" Spurs ") 이 특정 예에서는...

Google 스프레드시트의 IMPORTRANGE 기능을 사용하여 다른 스프레드시트에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 그러나 동일한 통합 문서 내의 한 시트에서 다른 시트로 데이터를 가져오려는 경우에는 IMPORTRANGE 함수를 사용할 필요가 없습니다. 대신 QUERY 함수를 사용하는 것이 훨씬 간단합니다. 예를 들어 다음 구문을 사용하여 Assists...