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Pandas의 모든 연산은 Series와 DataFrame 위에서 동작합니다. 이 문서는 전체 구조를 빠르게 정리하고, 생성과 연산 문서로 이어지는 허브 역할을 합니다.

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구조 요약

타입축(axis)핵심 특징
Series1차원값 + 인덱스
DataFrame2차원여러 Series를 열 기준으로 결합
import pandas as pd

s = pd.Series([10, 20, 30], index=["a", "b", "c"], name="score")

df = pd.DataFrame({
    "name": ["kim", "lee", "park"],
    "age": [25, 30, 28],
    "score": [88, 92, 79],
})

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실무에서 먼저 보는 메타데이터

print(df.shape)      # 행/열 크기
print(df.dtypes)     # 열별 타입
print(df.index)      # 행 인덱스
print(df.columns)    # 열 인덱스

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이어서 학습

Series/DataFrame 생성

dict/list/ndarray/from_records 기반 생성 패턴을 정리합니다.

Series/DataFrame 연산

정렬, 정렬 기준 계산, 열 연산, 브로드캐스팅을 정리합니다.

인덱싱과 선택

loc/iloc/query 기반 선택 흐름으로 이동합니다.

데이터 입출력

CSV/Parquet/Excel 로딩 전략으로 확장합니다.