코드탐험 신비의 세계

판다스(Pandas)는 데이터 셋을 이용한 다양한 통계 처리 기능을 제공하는 라이브러리다. 판다스의 1차원 배열은 시리즈(Series), 2차원 배열은 데이터프레임(DataFrame)이라고 부른다. pd.Series(data= a, index=b) : a 에 데이터(values) 값, b에 인덱스(index)값을 입력하면 1차원 데이터(시리즈)를 생성 인덱스값을 입력하지 않으면 컴퓨터가 매기는 인덱스값으로 나온다. import pandas as pd >>> index = ['eggs', 'apples', 'milk', 'bread'] >>> data = [30, 6, 'Yes', 'No'] >>> groceries = pd.Series(data= data, index= index) >>> grocerie..

리스트는 여러 개의 데이터를 저장할 때 사용 파이썬에서 리스트를 생성하는 가장 기본적인 방법은 대괄호 [ ]를 사용하는 것 리스트 생성 예시 # 빈 리스트 생성 my_list = [] # 초기 값이 있는 리스트 생성 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] 위의 예시에서 my_list는 빈 리스트로 초기화되었다가, 이후 [1, 2, 3, 4, 5] 값들을 가진 리스트로 다시 할당 여러 종류의 데이터도 하나의 리스트에 저장 가능하다. mixed_list = ["Hello", 123, 3.14]

print() 함수는 값을 화면에 출력하는 함수이다. 괄호 안에 변수, 숫자, 문자열 등을 넣어주면 화면에 출력한다. >>> print(12) 12 >>> a = "hello" >>> print(a) hello >>> print(12, a) 12 hello format() 함수는 아래와 같이 이름과 나이만 변경하고 나머지 문장은 재사용 되는 경우 format 으로 처리할 수 있다. >>> name1 = "김민수" >>> age1 = 10 >>> print ('이름 : {} 나이 : {}' .format(name1, age1)) 이름 : 김민수 나이 : 10 f-string 보다 직관적으로 포맷을 지정할 수 있다. >>> name1 = "김민수" >>> age1 = 10 >>> print (f'이름 : {..

파이썬은 더하기, 빼기, 곱하기, 나누기 등 여러 기본적인 연산이 가능 >>> 10 + 10 20 >>> 20 - 5 15 >>> 15 * 5 # 곱하기 * 75 >>> 20 / 2 # 나누기 / 10.0 >>> 25 // 2 # 25 를 2 로 나눴을 때 나오는 몫 12 >>> 25 % 2 # 25 를 2 로 나눴을 때 나머지 값 1

파이썬은 3가지 기본 데이터 타입(data type)이 있다. - 문자열 (str) - 정수 (int) - 실수 (float) 파이썬 내장함수 type() 을 이용하여 해당 데이터의 타입을 구할 수 있다. >>> type('1') str >>> type(1) int >>> type(1.0) float '1' 은 문자열 str, 1은 정수 int, 1.0 은 실수 float 변수에 값을 저장한 후 데이터 타입 확인 가능 >>> a = 'hello world' >>> b = 123 >>> c = 1.23 >>> type(a) str >>> type(b) int >>> type(c) float

넘파이 데이터 변수[ ]에 연산을 넣으면 해당 연산에 맞는 값을 출력해준다 >>> X array([[16, 47, 97, 57, 73], [41, 12, 90, 83, 84], [ 6, 98, 20, 43, 78], [65, 19, 40, 5, 64]]) >>> X > 70 array([[False, False, True, False, True], [False, False, True, True, True], [False, True, False, False, True], [False, False, False, False, False]]) >>> (X > 70).sum() 7 >>> X[X>70] array([97, 73, 90, 83, 84, 98, 78]) [ ] 특정값만 잘라서 가져오는 슬라이싱을 하려..

shape : 저장하고있는 데이터의 모양을 확인 (= 배열 크기 확인) >>> score_list = [100, 90, 75, 66, 98] # 넘파이의 1차원 배열로 만드는 방법 : 리스트를 넣어준다. >>> x = np.array(score_list) >>> x.shape (5,) size : 저장하고 있는 데이터의 갯수를 확인 >>> x.size 5 dtype : 저장하고 있는 데이터의 타입을 확인 >>> x.dtype dtype('int32') ndim : 저장하고 있는 데이터의 차원의 수를 확인 >>> x.ndim 1

NumPy - NumPy는 행렬이나 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있도록 지원하는 선형대수학(Linear Algebra) 라이브러리이다. numpy 는 아래와 같이 선언하여 사용한다. import numpy as np numpy array 생성 np.array() >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] # 1차원 데이터 >>> b = np.array(a) >>> b array([1, 2, 3, 4, 5]) >>> x = np.array([[1,2],[3,4]]) # 2차원 배열 >>> x array([[1, 2], [3, 4]])