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Python11

Python pandas - DataFrame PDS 함수 색인(Indexing) DataFrame pds을 indexing 하기 위한 method로는 loc, iloc, at, iat 네 가지가 있습니다. 아래 예제를 통해 살펴보겠습니다. iloc, iat은 index를 사용해서 값을 가져오며 loc, at은 key, column명으로 값을 가져오는 것을 알 수 있습니다. - 하나씩 가져오기 - 한개의 column 가져오기 >> df.loc[:]['Age'] 11 45 12 36 13 21 Name: Age, dtype: int64 >> df['Age'] 11 45 12 36 13 21 Name: Age, dtype: int64 >> df.Age 11 45 12 36 13 21 Name: Age, dtype: int64 - 두 개 이상의 Column 가져오기 .. 2023. 1. 29.
Python pandas - Series/DataFrame PDS Pandas Data Structure Pandas library는 주로 숫자에 특화된 Numpy에 비해 더 일반적으로 다양한 data type을 다룰 수 있는 tool입니다. Series형 Pandas Data Structure(PDS) pd.Series() class 생성자에 입력 인자로 Python list나 dictionary를 넣어 실행시켜 instance(class)를 만듭니다. >> import pandas as pd; >> ds1 = pd.Series([4, 2, 1]) >> ds1 0 4 1 2 2 1 dtype: int64 >> ds1.values array([4, 2, 1]) >> ds1.index RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) indexing 방법은.. 2023. 1. 27.
Python NumPy (2) 특수한 Array, reshape, dimension, copy, nan Python Numpy의 일반적이지 않은 Array, 변경, 차원, 복제, nan과 inf 타입에 대해 알아보겠습니다. 아래는 목차입니다. 특수한 NumPy Array - zeros, eye, arange, linspace, logspace NumPy Array의 변경 - reshape, flatten, swapaxes, insert, delete NumPy Array의 차원(Dimension) 변경 NumPy Array의 복제 NumPy.nan과 NumPy.inf 특수한 NumPy Array - zeros, eye, arange, linspace, logspace 모든 요소들이 모두 다 0 또는 1인 zeros/ones array를 생성하는 방법입니다. dtype을 명시하지 않으면 기본적으로 실수형으로.. 2023. 1. 24.
Python Numpy - Array 1D, 2D, 3D Numpy의 2D와 3D Array에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 2차원 array까지는 익숙한 모양이지만 3차원으로 가면서 기존에 알던 것과는 다르게 진행되는 것을 볼 수 있습니다. 2D array는 (행,열)로 진행됐다면 3D는 (층,행,열) 순서로 진행됩니다. 아래 3D array 이미지를 보면 4층, 3행, 2열로 이루어진 것을 확인할 수 있습니다. 다른 책에서는 3D array를 위와 같이 그리고 있습니다. (a)의 보라색 면을 층으로 보면, 위 이미지에서 층을 눕혔다고 볼 수 있습니다. (a)를 numpy array로 표현하면 아래와 같습니다. 굉장히 헷갈리는 형태가 되는데 (a) 처럼 표현한 이유는 x를 가로, y를 세로, z를 높이로 보고자 했기 때문입니다. >> A = np.array([.. 2023. 1. 22.
Python NumPy (1) Array, Indexing, Sorting NumPy Library? : 수학적 계산 NumPy("Numerical Python") library는 수학적 계산에 사용되는 module들을 모아놓은 대표적인 library로 다양한 함수와 간편한 기능을 제공할 뿐만 아니라 연산실행 속도도 더 빠릅니다. 하지만, NumPy의 array는 동일한 type의 데이터만 담을 수 있다는 특징이 있습니다. NumPy Library? : 수학적 계산 NumPy Array NumPy Array의 색인(Indexing) NumPy Array Sorting NumPy 장점 1) python에서는 float형 수를 정의할 때는 1.0처럼 소수부분을 덧붙여줘야 하지만, Numpy를 사용하면 깔끔하게 정의가 가능합니다. >> import numpy as np >> np.f.. 2023. 1. 22.
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