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데이터프레임 (DataFrame) 여러 개의 Series가 모여서 행과 열을 이룬 데이터. 시리즈 데이터는 하나의 컬럼 값으로 이루어진 반면 데이터 프레임은 여러 개의 컬럼 값을 가질 수 있음. 데이터프레임 만들기 1) 딕셔너리 -> 시리즈 -> 데이터프레임 cf. 시리즈를 만들 때 꼭 딕셔너리로 먼저 만들어야 되는 건 아님. Series([1, 2, 3, 4]) 이렇게 바로 시리즈로 만들 수도 있음. import pandas as pd # 딕셔너리 -> 시리즈 데이터로 만들기 population_dict = { 'korea' : 5180, 'japan' : 12718, 'china' : 141500, 'usa' : 32676 } population = pd.Series(population_dict) g..

Pandas? : 파이썬 라이브러리로, 구조화된 데이터를 효과적으로 처리하고 저장함. Array 계산에 특화된 Numpy를 기반으로 설계됨. Series 데이터 Numpy의 array가 보강된 형태. 데이터와 인덱스를 가지고 있음. 특수한 딕셔너리라고 생각하면 쉬움. import pandas as pd data = pd.Series([1, 2, 3, 4]) print(data) # 0 1 # 1 2 # 2 3 # 3 4 # dtype: int64 print(type(data)) # print(data.values) # [1 2 3 4] print(type(data.values)) # 앞에 세로형으로는 인덱스가 있고 그 다음에 데이터가 있음. 데이터 1, 2, 3, 4 의 앞열에 인덱스 0, 1, 2, 3..

반복문으로 랜덤 숫자 데이터 넣기 # 먼저 random import 하기 from random import * for x in range(1, 11): # 10개 row for y in range(1, 11): # 10개 column ws.cell(row=x, column=y, value=randint(0, 100)) # 0 ~ 100 사이의 숫자 반복문과 인덱스로 1부터 100까지 채우기 index = 1 for x in range(1, 11): # 10개 row for y in range(1, 11): # 10개 column # ws.cell(row=x, column=y, value=randint(0, 100)) # 0 ~ 100 사이의 숫자 ws.cell(row=x, column=y, value=i..