Pandas DataFrame min() 메서드

소개

이 랩에서는 Pandas DataFrame 의 min() 메서드에 대해 배우겠습니다. 이 메서드는 지정된 축을 따라 DataFrame 에서 최소값 또는 값들을 찾는 데 도움이 됩니다. 이 메서드를 효과적으로 사용하는 방법을 이해하기 위해 다양한 예제를 살펴보겠습니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.

때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.

학습 중에 문제가 발생하면 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.

DataFrame 생성

Pandas 라이브러리를 사용하여 DataFrame 을 생성하는 것으로 시작해 보겠습니다. pd.DataFrame() 함수를 사용하여 DataFrame 객체를 생성합니다. 다음은 예시입니다.

import pandas as pd

data = {'A': [10, 20, 30],
        'B': [40, 50, 60],
        'C': [70, 80, 90]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

이제 이 코드를 실행하여 DataFrame 을 생성하고 표시해 보겠습니다.

최소값 찾기

이제 DataFrame 이 있으므로 min() 메서드를 사용하여 최소값을 찾아보겠습니다. 축 (axis) 을 0 또는 1 로 지정할 수 있습니다. axis=0 일 때, 이 메서드는 각 열의 최소값을 찾습니다. axis=1 일 때, 이 메서드는 각 행의 최소값을 찾습니다.

## 각 열의 최소값 찾기
min_values_column = df.min(axis=0)
print("각 열의 최소값:")
print(min_values_column)

## 각 행의 최소값 찾기
min_values_row = df.min(axis=1)
print("\n각 행의 최소값:")
print(min_values_row)

이 코드를 실행하여 최소값을 찾고 결과를 표시해 보겠습니다.

Null 값 처리

min() 메서드는 null 값을 처리하는 옵션도 제공합니다. 기본적으로 최소값을 계산할 때 null 값을 제외합니다. 그러나 skipna 매개변수를 False 로 설정하여 null 값을 포함할 수 있습니다.

## null 값을 가진 DataFrame 생성
data = {'A': [10, None, 30],
        'B': [40, 50, None],
        'C': [70, 80, 90]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

## null 값을 포함한 최소값 찾기
min_values = df.min(axis=0, skipna=False)
print("\nnull 값을 포함한 최소값:")
print(min_values)

이 코드를 실행하여 null 값을 가진 DataFrame 을 생성하고 최소값을 찾아보겠습니다.

요약

이 랩에서는 Pandas DataFrame 에서 min() 메서드를 사용하는 방법을 배웠습니다. 적절한 축을 지정하여 각 열 또는 각 행의 최소값을 찾을 수 있습니다. 또한 최소값을 찾을 때 null 값을 처리하는 방법도 배웠습니다. 이 메서드는 데이터에서 최소값을 분석하고 이해하는 데 유용합니다.