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pandas 기초(7) - 칼럼 배우기 part 2
안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 pandas입니다. 이번시간에는 저번시간에 이어서 데이터 프레임 칼럼에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 데이터프레임 만들기 예제로 사용할 데이터 프레임입니다. data = [['A',20,'서울', 74], ['B',22,'부산', 84], ['C',18,'대구', 70], ['D',18,'포항', 90], ['E',24,'울산', 88], ['F',30,'광주', 97] ] df = pd.DataFrame(data=data) df 칼럼명이 없기 때문에 칼럼명을 각각 지정해 줬습니다. df.columns=['name','age','state','point'] >>> 칼럼명으로 데이터 선택 칼럼명이 'name'인 칼럼을 출력했습니다. df['..
2023. 1. 31.
pandas 기초 (3) - pandas 인덱스 설정하는 법
안녕하세요 콥스랩(COBS LAB)입니다. 오늘 소개해드릴 주제는 pandas입니다. 이번시간에는 인덱스에 관해서 배워보도록 하겠습니다. 판다스 인덱스 데이터 프레임을 보면 인덱스를 새로 만들거나 수정해야 하는 상황이 있습니다. 이때 인덱스를 설정하는 방법을 배워보도록 하겠습니다. set_index set index 는 기존의 있던 행 인덱스를 제거하고 칼럼 중 하나를 인덱스로 설정하는 메소드입니다. 이때 기존의 인덱스는 사라집니다. 특정 칼럼을 Index로 설정하려면, 해당 칼럼을 set_index 메소드의 인자로 넣으면 됩니다. df = pd.DataFrame({'name': ['A','B','C','D','E','F'], 'age': [20,22,18,18,24,30], 'state': ['서울',..
2023. 1. 19.
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.
