ICT COG Academy 5일차(2)

특정 조건을 만족시키는 데이터 df의 A가 0.5보다 큰 값을 출력시킬때 df.A>0.5 true와 false를 반환하므로 데이터로 출력시키려면 df[df.A>0.5] #df.A가 True인 것만 출력 데이터 전체가 0.5보다 큰것 출력 df>0.5 df[df>0.5] 데이터 프레임 복사 df2=df.copy() df2에 새로운 데이터 추가. 기존 컬럼에는 E가 없었으므로 새로운 series가 생긴다. 단 추가할 떄 행의 개수와 같아야 된다. 다를시 오류 df2["E"]=[1,2,3,4,5] df2["E"]=[1,2,3,4] #행의 개수가 5개인데 4개를 입력해서 오류 . 데이터 프레임에 원하는 데이터가 존재하는지 유무 판단 df2["E"].isin(["1","2"]) E컬럼에서 1과 2가 존재하는 행만..

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• · 2021. 3. 7.
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ICT COG Academy 5일차(1)

ndarray: 같은 종류의 데이터만 담을수 있는 배열 데이터 프레임의 값을 ndarray로 표현 df.values 출력 이때 열이 하나의 요소가 아니라 행이 하나의 요소로 되어있다. 데이터의 개수(count), 평균(mean), 최솟값(min), 최댓값(max), 4분위 값(25%,50%,75%), 표준편차(std) 를 출력할때 describe 메소드를 사용한다. 데이터 프레임 정렬 기준을 정해놓고, 기준에 맞게 오름/내림 차순으로 정렬하는것 df.sort_values(by="B", ascending=True) #by는 정렬 할 컬럼 ascending이 True일시 내림차순 False면 오름차순 pandas가 dictionary와 굉장히 비슷하다. 컬럼의 이름이 키값의 역할을 한다. df["A"] #열..

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• · 2021. 3. 6.
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ICT COG Academy 4일차(2)

데이터 분석을 위한 모듈: pandas, numpy, matplotlib pandas: 데이터 분석 모듈 numpy: 수치 해석 모듈 matplotlib: 시각화 모듈 사용하는 csv파일 모듈을 가져올때는 import를 사용한다. import math math.pi #출력: 3.15192... 모듈 안에 있는 특정한 기능만 가져오기 from math import cos from math import pi cos(360) #출력 -0.283691... pi #출력 3.14159... 모듈의 이름에 별명을 붙여서 사용 가능. import math as m m.pi #출력 3.141592.... pandas모듈 :numpy 모듈기반, 빠른 속도, 집계 및 시각화등도 수행 할 수 있다. pandas모듈로 csv..

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• · 2021. 3. 5.
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ICT COG Academy 4일차(1)

배운것 : 함수 ,람다식, pandas, numpy 를 사용한 csv파일 및 df편집 함수: 독립된 명령, 필요할때마다 호출해서 사용 종류: 인스턴스 함수, 내장 함수 인스턴스 함수: 단독으로 사용가능, replace(), format, upper()등등.. a=[1,2,3,4,5] a.append(6) print(a) //출력 [1,2,3,4,5,6] 내장 함수: python 내부에 이미 구현되어있는 함수 //내장함수 a=[1,2,3,4] length=len(a) print(length) //출력 4 함수 구현: 정의된 함수 뒤에 ":"을 붙여 수행할 코드 블럭을 만들어 놓는다. def add(x,y): n=x+y return n pritn(add(2,7)) //출력 9 default par..

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• · 2021. 3. 1.
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ICT COG Academy 3일차

조건문: if, elif, else사용 논리연산자: AND, OR, NOT a=5 b=3 c=2 d=4 print(a

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• · 2021. 3. 1.
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ICT COG Academy 2일차(2)

set: 수학에서의 집합, 데이터 저장순서를 보장하지 않는다, 중복저장을 허용하지 않는다. a={1,3,1,2,5,4,5,6} //중괄호를 쓴다. //출력 {1,2,3,4,5,6} //정렬된게 아닌 hash알고리즘에 의해 원소들이 재배치 된것. 정렬이 아님. b=[1,1,2,2,3,3,4,4,5,6,7] b=set(b) //출력{1,2,3,4,5,6,7} list의 set화 set 연산: 교집합, 차집합, 합집합, 부분집합 a={1,2,3} b={2,3,4} c={2,3} a.intersection(b) // 교집합 출력{2,3} a.union(b) //합집합 출력{1,2,3,4} a.difference(b) //차집합 출력{1} c.issubset(a) //부분집합 c는 a의 부분집합인가 출력 True..

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• · 2021. 2. 23.
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