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NumPy nan_to_num() — NaN과 무한대를 안전한 값으로 교체하는 함수 nan_to_num()은 배열에서 NaN, 양의 무한대(inf), 음의 무한대(-inf)를 지정한 값으로 교체하는 함수입니다. 수치 연산 전에 배열을 안전한 상태로 만들 때 씁니다. 기본 동작 np.nan_to_num(x)# NaN → 0# inf → 매우 큰 양수 (시스템 최댓값)# -inf → 매우 큰 음수 (시스템 최솟값) 기본 문법 numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) 파라미터 기본값 설명 nan 0.0 ..

Pandas map() — 딕셔너리·함수·Series로 값을 1:1 변환하는 메서드 map()은 Series의 각 값을 다른 값으로 변환하는 메서드입니다. 딕셔너리, 함수, 또는 다른 Series를 기준으로 element-wise 변환하며, 코드값을 레이블로 바꾸거나 외부 테이블 기준으로 값을 붙이는 작업에 가장 자주 씁니다. 주의: map()은 Series 전용입니다. DataFrame 전체에 적용하려면 apply() 또는 map()(pandas 2.1+)을 씁니다. 기본 문법 Series.map(arg, na_action=None) 파라미터 설명 arg 딕셔너리, 함수, Ser..

Pandas agg() — 열마다 다른 집계 함수를 한 번에 적용하는 메서드 agg()는 DataFrame이나 GroupBy 객체에 집계 함수를 적용하는 메서드입니다. 단일 함수는 물론, 열마다 다른 함수를 적용하거나 여러 함수를 한 번에 실행할 수 있습니다. 기본 문법 DataFrame.agg(func, axis=0)GroupBy.agg(func) func 형태 예시 결과 문자열 agg('sum') Series 리스트 agg(['sum', 'mean']) DataFrame (함수명이 행) ..

Pandas div() — axis와 fill_value로 나눗셈 방향과 결측치를 제어하는 메서드 div()는 DataFrame의 element-wise 나눗셈 메서드입니다. / 연산자와 기본 동작은 같지만, axis와 fill_value 파라미터로 행/열 방향 제어와 결측치 처리가 가능합니다. 기본 문법 DataFrame.div(other, axis='columns', fill_value=None) 파라미터 설명 other 나눌 값 (스칼라, Series, DataFrame) axis 0/'index' 또는 1/'columns' (기본값 1) ..