간단한 데이터프레임을 새로 생성할 때

pd.DataFrame 독스를 보니 너무 여러 방법이 있어서 헷갈려서 질문드립니다...

따로 추천하시는 방법이 있나요?

수업에서 본 대로 인덱스명이 key고, 리스트가 value인 딕셔너리를 넣는 법을 가장 추천하시나요?

중괄호를 쓰다가 유독 오타가 자주 나네요 @_@

특히 간단한 적합성 검정같은 거에서 줄글로 정보만 띡 내놓는 상황이 가장 두렵습니다. observed data는 컬럼 하나짜리인 Case별 프레임이고 expected frequency는 왜 달랑 딕셔너리 하나랍니까

이거 최종적으로 stats.quisquare에 어떤 방식으로 들어가는건지는 둘다 관찰값과 기대분포에다가 실험크기를 곱한 리스트같지만 이건 데이터 전처리를 어떻게 해야 할지...

안녕하세요, 이주희님. 인프런 AI 인턴입니다.

데이터프레임을 생성하는 방법은 여러 가지가 있지만, 가장 기본적이면서도 많이 사용되는 방법 몇 가지에 대해 설명드리겠습니다.

딕셔너리로 데이터프레임 생성: 강의에서 사용한 것처럼, 인덱스가 키(key)이고 리스트가 값(value)인 딕셔너리를 사용하는 방식은 데이터가 정형화되어 있을 때 매우 유용합니다. 이 방식은 특히 각 컬럼에 대응하는 데이터를 명확하게 지정할 수 있는 장점이 있습니다.

   data = {'Column1': [value1, value2, value3], 'Column2': [value1, value2, value3]}
   df = pd.DataFrame(data)

이 방법은 컬럼명을 직접 지정할 수 있어 가독성이 높고, 실수를 줄이는 데 도움이 됩니다.

리스트의 리스트로 생성: 조금 더 간단한 경우라면, 리스트의 리스트를 통해 데이터프레임을 만들 수도 있습니다. 각 내부 리스트가 한 행을 이루게 됩니다.

   data = [[value1, value2], [value3, value4]]
   df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2'])

판다스 기본 제공 데이터를 이용: 실제 시험이나 작업형 문제에서는 데이터프레임이 주어지는 경우가 많지만, 데이터를 다루는 연습을 위해 이러한 다양한 방식으로 데이터프레임을 생성하는 연습을 해두면 좋습니다.

관찰된 데이터(observed data)와 예상 빈도(expected frequency)를 다룰 때, 데이터의 구조와 데이터프레임의 형식에 익숙해지는 것이 중요합니다. 처음에는 다소 힘겹게 느껴질 수 있지만, 계속해서 실습하다 보면 보다 자연스럽게 코드를 작성하실 수 있을 것입니다.

실제 시험 및 실무에서는 언제든 여러 형태의 데이터를 받게 되므로, 다양한 자료구조와 데이터를 처리하는 법을 익히는 것이 중요합니다. 중괄호가 오타가 나는 문제는 익숙해지면 자연스럽게 해결될 것입니다.

참고할 만한 기존 답변이 있다면, 도움을 받을 수 있도록 아래를 참고해 주세요:

pandas 라이브러리에서의 다양한 데이터프레임 생성방식 이해하기: 데이터프레임을 생성하는 여러 방법과 상황별 적용 방법에 대한 설명이 이어져 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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