PROGRESS
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단원
넘파이(NumPy) 기초 13
데이터프레임 생성과 편집 9
데이터 탐색과 필터링 12
데이터 집계와 통계 13
데이터 시각화(matplotlib) 10
파일 입출력(CSV, Excel, JSON) 10
전체 목록
QUESTION 04 #283
수많은 데이터 중 상위 5개의 행을 출력하여 데이터의 구성을 빠르게 확인하는 코드를 완성하세요.
main.py
import pandas as pd
# 데이터가 100행인 데이터프레임을 만듭니다.
df = pd.DataFrame({'번호': range(1, 101)})
print(df)
print(df.()) # 앞부분의 데이터 5개만 출력
HINT
힌트: '머리'를 뜻하는 영어 단어를 head() 함수를 사용합니다.
실행 결과 예시
번호 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 .. ... 99 100 [100 rows x 1 columns] 번호 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5
INTERACTIVE SHELL
Shift + Enter 로 즉시 실행
head()로 데이터 미리보기
데이터가 수백, 수천 행일 때 전체를 출력하면 화면이 넘쳐납니다. head()는 앞부분 일부만 빠르게 확인할 때 사용합니다.
기본 문법
df.head() # 앞에서 5개 행 (기본값)
df.head(10) # 앞에서 10개 행
코드 분석
df = pd.DataFrame({'번호': range(1, 101)}) # 100행 데이터
print(df) # 전체 출력 (길어서 중간 생략됨)
print(df.head()) # 앞 5개만 출력
전체 출력 vs head() 출력
print(df): print(df.head()):
번호 번호
0 1 0 1
1 2 1 2
2 3 2 3
3 4 3 4
4 5 4 5
.. ...
99 100
[100 rows x 1 columns]
range() 함수 복습
range(1, 101) → 1부터 100까지의 숫자
딕셔너리의 Value로 range()를 사용하면 연속된 숫자 데이터를 간편하게 만들 수 있습니다.
head()와 함께 자주 쓰는 함수들
| 함수 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
df.head() |
앞부분 확인 | 5행 |
df.tail() |
뒷부분 확인 | 5행 |
df.info() |
구조 정보 확인 | - |
df.describe() |
통계 요약 확인 | - |
df.shape |
(행 수, 열 수) 확인 | - |
💡 데이터 분석의 첫 단계는 항상
head()로 데이터의 모양을 파악하는 것입니다.