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데이터 전처리에서 가장 중요한! 판다스(Pandas)의 데이터 타입 변경 방법
안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 판다스 데이터 타입 변경에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 데이터를 다룰 때 각 열(column)과 행(row)마다 데이터 타입이 다르기 때문에 데이터타입을 잘 이해하고 활용하는 것이 중요합니다. 1. object object 데이터타입은 일반적으로 문자열(string)을 나타냅니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터를 담고 있는 시리즈(Series)를 생성할 수 있습니다. data = {'name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Kate'], 'age': [30, 25, 35, 27], 'gender': ['M', 'M', 'F', 'F']} df = pd.DataFrame(data) print(df.dtypes) nam..
2023. 3. 21.
Numpy 기초 (3) - 배열 차원, 배열 shape, dtype
안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 Numpy입니다. 저번시간에는 배열 인덱싱 및 슬라이싱, 다양한 함수들에 대해서 알아보았습니다. 이번 시간에는 배열 차원, 배열 shape, dtype에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 목차 배열 차원 배열 shape dtype 넘파이(NumPy)의 주요 대상은 다차원 배열입니다. 즉 넘파이의 각 요소들은 같은 데이터 타입을 가지고 있으며, 여러 차원의 배열 형태로 데이터를 가지고 있습니다. 배열의 차원 넘파이의 각 차원은 axes(축)으로 불립니다. np.array([1,2,3,4,5]) >>> array([1, 2, 3, 4, 5]) 위 배열은 1차원 배열이며 1차원 배열의 길이는 5입니다. np.array([[1,2,3,4,5],[6,..
2023. 1. 13.
