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Python/PythonLibrary20

Pandas [ 생성 / 불러오기 / 내부 확인 / loc, iloc, boolean / sort / drop / rename / 컬럼 순서 변경 / 자료형 변환 / 카테고리 / concat / list 여러 개로 df 만들기] ㅇ Dataframe -- 생성하기 변수 생성 data =[ [a],[b]... ] col = ['c','d'...] ind = ['e','f'...] DataFrame 생성 data= pd.DataFrame(data, columns=col, index=ind) 이런식으로 DataFrame을 생성! 인덱스 생성, 컬럼 생성 변수명.index = ['a','b',...] -->> 인덱스(열)에 이름 생성하기! 변수명.index -->> 인덱스만 확인하기 변수명.columns -->> 컬럼값만 확인하기 변수명.T -->> 전치하기 (Transpose) 응용해서 변수명.columns = ['col1', 'col2'] 이런식으로 컬렴명, 인덱스명 설정이 가능함 ============================.. 2022. 6. 10.
Numpy 라이브러리 ( 생성하기 / 속성 확인하기 / 타입 변경하기 / 배열 연산하기 / 정렬하기 / 인덱싱과 슬라이싱 / 겹합하기) ㅁ 넘파이 라이브러리 ㅇ list의 형태를 하고있으나 같은 타입의 데이터만 들어갈 수 있다는 차이점 ㅇ 넘파이 생성하기 도구 불러오기 import numpy as np 이후ndarray 생성하기! array변수명 = np.array(인자값) 1차원 ( [ ] ) 2차원 ( [ [ ], [ ] ] ) 3차원 = ( [ [ [ ] , [ ] ] , [ [ ] , [ ] ] ] ) ㅇ 특정한 값으로 배열 생성하기 np.zeros() -->> 배열 안 값 1로 초기화 np.ones() -->> 배열 안 값 2로 초기화 np.full((행,열).원하는 값) -->> 배열 안 값 원하는 값으로 초기화 ○ ndarray 객체 속성 확인하기 배열명.shape -->> 배열 크기 (1차원은 데이터 개수, 2차원은 행열 .. 2022. 6. 3.
Module에 관하여 □ 모듈 라이브러리 ○ 개념 -- 필요한 코드 재사용을 위한 변수, 함수, 클래스 등을 모아놓은 파일 ( 확장자 -->> .py) ○ 사용방법 -- 1. 모듈 생성 def 함수명 (매개변수) 실행문장 return 반환변수 으로 사용할 함수 생성! 2. 모듈 삽입 import Module as md -->> 별칭 사용가능! 3. 불러오기 별칭.함수명(a,b) 2022. 6. 3.
딕셔너리 [ 요소 생성, 삭제 / key로 value 찾기 / 내부 값 가져오기 / keys( ), values( ), items( ) / in으로 key 검색 ] / 함수 [ def 함수명 (매개변수) ] ○ 딕셔너리 -- 딕셔너리명 = { a : a1, b : b1 ...} key값과 value 값을 가지고 있음 key와 value의 대응관계(연관배열, 해쉬등으로 부름) key in 딕셔너리명 >> 있으면 true 없으면 false 값을 추가, 삭제할땐 list형태로 추가 (list 삭제는del) dict = { 1 : 'a'} dict[2] = 'b' >> dict는 {1 : 'a' , 2 : 'b'}가 됨 del dict[1] >> dict는 { 2 : 'b'}가 됨 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 딕셔너리는 인덱싱, 슬.. 2022. 6. 2.

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