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Pandas의 Series는 데이터 분석에서 매우 유용한 도구로, 다양한 응용이 가능합니다. 여기서는 Series의 고급 응용 예제를 통해 더 깊이 이해해보겠습니다.1. 시계열 데이터 분석Series는 시계열 데이터를 다루기에 적합합니다. 인덱스로 날짜나 시간을 사용하면, 시간의 흐름에 따른 데이터 분석이 용이해집니다.import pandas as pdimport numpy as np# 날짜 인덱스를 가진 Series 생성dates = pd.date_range('2024-01-01', periods=6)data = pd.Series([100, 102, 101, 105, 107, 111], index=dates)# 시계열 데이터 출력print(data)# 특정 날짜 이후의 데이터 필터링filtered_da..

Pandas의 Series는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리인 Pandas에서 제공하는 주요 데이터 구조 중 하나입니다. Series는 1차원 배열과 유사하지만, 인덱스를 가지는 것이 특징입니다. 이것은 데이터의 각 요소가 고유한 라벨(인덱스)과 연결되어 있음을 의미합니다.Series의 주요 특징1차원 데이터 구조: Series는 1차원 데이터 구조로, 리스트나 배열과 유사합니다.인덱스: Series는 각 데이터에 대해 고유한 라벨(인덱스)을 가집니다. 기본적으로 인덱스는 0부터 시작하는 정수이지만, 사용자가 임의로 설정할 수도 있습니다.데이터 유형: Series는 숫자, 문자열, 부울 등 다양한 데이터 유형을 저장할 수 있습니다.자동 정렬: Pandas의 Series는 인덱스에 따라 데이터를 자동..