728x90 반응형 빅데이터2 DataFrame을 다른 데이터 타입으로 바꾸는 방법 (CSV파일로 저장하는 방법 포함) 빅데이터를 분석할 때 사용하는 데이터 타입은 주로 DataFrame입니다. DataFrame은 테이블 형태의 2차원 데이터 구조로, 여러 열(column)로 구성되어 있습니다. 이러한 형태의 데이터 구조는 빅데이터를 효율적으로 다룰 수 있도록 설계되었습니다. DataFrame은 Pandas 라이브러리에서 제공되며, 데이터의 구조화, 필터링, 그룹화, 조인 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. DataFrame은 대용량의 데이터를 처리하고 분석하는 데에 효율적이며, 복잡한 연산이나 집계 작업에도 용이합니다. 또한, DataFrame은 다양한 데이터 타입을 갖는 열을 가질 수 있기 때문에 빅데이터의 다양한 속성을 표현할 수 있습니다. 하지만, 때에 따라 데이터프레임 자체로 분석하는 것보다 효율적으로 다루기.. 2023. 6. 20. [빅데이터] 통계에서 보간(Interpolation)이란? | 공식 | 방법 | 외섭과의 차이 [빅데이터] 통계에서 보간(Interpolation)이란? | 공식 | 방법 | 외섭과의 차이 목차 보간(Interpolation)이란? 보간(Interpolation)은 주어진 데이터 포인트 사이의 누락된 값을 추정하는 과정을 말합니다. 주로 데이터 포인트 사이에서의 값을 예측하거나 부드러운 곡선을 형성하는 데 사용됩니다. 보간은 데이터 분석, 그래픽 처리, 기상 예측, 금융 모델링 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 보간은 알려진 데이터 지점의 고립점 내에서 새로운 데이터 지점을 구성하는 방식입니다. 보간에는 여러 가지 방법이 있습니다. 가장 간단한 보간 방법은 선형 보간입니다. 선형 보간은 두 개의 알려진 데이터 지점 사이의 새로운 데이터 지점을 직선으로 연결하는 방법입니다. 선형 보간은 가장 간단한 .. 2023. 6. 4. 이전 1 다음 728x90 반응형
