Coding Diary.

지난 글에서는 판다스 데이터프레임의 요소에 액세스 하고 행, 열을 추가하고 제거하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 여러 가지 방법으로 NaN 값을 다루는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)데이터프레임 행,열 추가 및 제거🔻 (파이썬) 판다스 데이터프레임(pandas dataframe) 행, 열 추가 및 제거지난 글에서 판다스 데이터프레임을 직접 만드는 방법에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 판다스 데이터프레임의 요소에 액세스 하고 행, 열을 추가하고 제거하는 방법에 대해 알아보겠습life-of-nomad.tistory.com우리는 대규모 데이터세트로 머신 러닝 알고리즘을 훈련시키기 전에 보통 먼저 데이터를 정리해야 합니다.즉, 데이터에 있는 오류를 검출하고 시정할 방법이 필요하다는..

지난 글에서 판다스 데이터프레임을 직접 만드는 방법에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 판다스 데이터프레임의 요소에 액세스 하고 행, 열을 추가하고 제거하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)데이터프레임 만들기🔻 (파이썬) Pandas DataFrame 판다스 데이터프레임 만들기지난 글에서 Pandas Series 만드는 방법과 요소에 액세스 하고 삭제, 산술 연산 하는 방법에 대해 알아보았습니다.이번 글에서는 판다스 데이터프레임을 직접 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. life-of-nomad.tistory.com우리는 다양한 방식으로 판다스 데이터프레임에 있는 요소에 액세스할 수 있습니다.일반적으로는 행 레이블과 열 레이블을 사용하여 데이터프레임의 행, 열 또는 개별 요소에 액세스할 수 있..

지난 글에서 Pandas Series 만드는 방법과 요소에 액세스 하고 삭제, 산술 연산 하는 방법에 대해 알아보았습니다.이번 글에서는 판다스 데이터프레임을 직접 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)판다스 산술연산🔻 (파이썬) 판다스 시리즈(Pandas Series)에 대한 산술 연산지난 글에서 판다스 시리즈를 만들고 요소에 액세스하고 삭제하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 판다스 시리즈의 산술 연산하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)판다스life-of-nomad.tistory.com🔻(참고)판다스 시리즈 만들기🔻 (파이썬) 판다스(Pandas) 시리즈 만들기, .loc/.iloc 이용해서 요소들에 액세스하고 삭제하기지난 글에서 넘파이(NumPy)에 대해 알아보았습니..

지난 글에서 판다스 시리즈를 만들고 요소에 액세스하고 삭제하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 판다스 시리즈의 산술 연산하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)판다스 시리즈🔻 (파이썬) 판다스(Pandas) 시리즈 만들기, .loc/.iloc 이용해서 요소들에 액세스하고 삭제하기지난 글에서 넘파이(NumPy)에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 판다스(Pandas)의 시리즈 만드는 방법, 요소에 액세스하고 삭제하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)넘파이🔻 (파이썬) Nlife-of-nomad.tistory.comNumPy ndarray와 마찬가지로 Pandas Series에 대해서도 요소 단위로 산술 연산을 할 수 있습니다.먼저, 과일 만으로 된 식료품 목록이 담긴 새로운 P..

지난 글에서 넘파이(NumPy)에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 판다스(Pandas)의 시리즈 만드는 방법, 요소에 액세스하고 삭제하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)넘파이🔻 (파이썬) NumPy 부울 값 인덱싱, 집합 연산, np.sort() 정렬이전 글에서 NumPy의 슬라이싱을 이용하여 요소들을 선택하는 방법을 알아보았습니다. 선택하려는 요소의 정확한 인덱스를 알고 있을 때는 그 방법이 유용하지만, 선택하려는 요소의 인덱스를life-of-nomad.tistory.com 1.  NumPy ndarray와 Pandas Series 의 차이점둘의 가장 큰 차이점은 판다스 시리즈는 각각의 요소에 인덱스 레이블을 지정할 수 있다는 점입니다. 즉, 판다스 시리즈의 인덱스에 원하는 대로 이름을 ..

지난 글에서 모듈을 모아놓은 디렉토리인 패키지와 임포트 하는 방법, init 파일, 특수변수 __all__ 에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 서브패키지에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고) 패키지🔻 (파이썬) 패키지의 개념과 임포트(import)하는 여러 가지 방법, init 파일, all 특수 변수 총정리지난 글에서 모듈과 스크립트의 차이점에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 모듈을 모아놓은 디렉토리인 패키지와 임포트 하는 방법, init 파일, 특수변수 __all__ 에 대해 알아보겠습니다. life-of-nomad.tistory.com 1. 서브패키지패키지 안에는 모듈도 있을 수 있고 다른 패키지들이 있을 수도 있습니다. 우리는 패키지 안에 또 다른 패키지가 있을 때 안에 있는 패키지를 서브..

지난 글에서 모듈과 스크립트의 차이점에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 모듈을 모아놓은 디렉토리인 패키지와 임포트 하는 방법, init 파일, 특수변수 __all__ 에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)모듈과 스크립트🔻 (파이썬) 모듈과 스크립트의 차이점 총정리1. 모듈모듈은 여러 기능을 모아둔 파이썬 파일입니다.예를 들어, 평면도형의 면적을 구해주는 함수들을 모아서 area라는 모듈을 만들겠습니다.PI = 3.14# 원의 면적을 구해 주는 함수def circle(radius):life-of-nomad.tistory.com 1. 패키지란?패키지는 모듈을 모아 놓은 디렉토리를 뜻합니다.예를 들어, 평면도형의 면적을 구해주는 area 모듈과 입체도형의 부피를 구해주는 volume 모듈을 모아서 shap..

1. 모듈모듈은 여러 기능을 모아둔 파이썬 파일입니다.예를 들어, 평면도형의 면적을 구해주는 함수들을 모아서 area라는 모듈을 만들겠습니다.PI = 3.14# 원의 면적을 구해 주는 함수def circle(radius): return PI * radius * radius # 정사각형의 면적을 구해 주는 함수def square(length): return length * length모듈은 파일 이름에서 .py 확장자를 빼고 부릅니다. 2. 모듈 임포트(import)모듈에 저장된 기능을 가져다 쓰기 위해서는 모듈을 임포트(import)하면 됩니다.모듈을 임포트하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.1) import 모듈 전체를 임포트합니다. 모듈 안에 있는 변수 또는 함수는 .으로 접근할 수 ..

이전 글에서 NumPy의 슬라이싱을 이용하여 요소들을 선택하는 방법을 알아보았습니다. 선택하려는 요소의 정확한 인덱스를 알고 있을 때는 그 방법이 유용하지만, 선택하려는 요소의 인덱스를 모르는 경우도 있습니다. 이번 글에서는 이러한 경우 유용한 부울 값 인덱싱에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)슬라이싱🔻 (파이썬) NumPy 슬라이싱 및 복사, 대각 요소 추출, 고유한 값 리턴하기이전 글에서  NumPy 의 개별 요소에 액세스하는 방법을 알아보았습니다. 이번 글에서는 ndarray의 일부분에 액세스하는 방법인 슬라이싱에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)넘파이 인덱싱🔻 (파이life-of-nomad.tistory.com 1. 부울 값 인덱싱X = np.arange(25).reshape(5, 5)prin..

이전 글에서  NumPy 의 개별 요소에 액세스하는 방법을 알아보았습니다. 이번 글에서는 ndarray의 일부분에 액세스하는 방법인 슬라이싱에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)넘파이 인덱싱🔻 (파이썬) NumPy, ndarray의 요소에 액세스하고 요소 삭제/삽입하기지난 글에서 NumPy 에서 유용한 내장 함수를 이용해 다양한 ndarray를 만드는 방법에 대해 알아보았습니다. ndarray는 변경가능(mutable) 합니다. 즉, ndarray를 만든 후에 안에 있는 요소들을 변경할 수 있life-of-nomad.tistory.com1. ndarray 슬라이싱ndarray의 일부분에 액세스하는 방법을 슬라이싱이라고 합니다.대괄호[] 안에서 콜론 (:) 기호를 사용하여 인덱스들을 조합하여 슬라이싱을 할..

지난 글에서 NumPy 에서 유용한 내장 함수를 이용해 다양한 ndarray를 만드는 방법에 대해 알아보았습니다. ndarray는 변경가능(mutable) 합니다. 즉, ndarray를 만든 후에 안에 있는 요소들을 변경할 수 있습니다. 또한, 슬라이싱(slicing)도 할 수 있습니다. 머신러닝에서 데이터를 훈련 세트와 교차검증 세트, 테스트 세트로 분할하는 등 슬라이싱을 사용하여 데이터를 분할하는데 유용합니다.이번 글에서는 인덱싱을 이용하여 ndarray의 요소들에 액세스하거나 요소들을 변경하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)NumPy 함수🔻 (파이썬) NumPy 넘파이 내장 함수 총정리NumPy 내장 함수를 이용하면 ndarray를 만드는 시간이 절약됩니다. 내장 함수를 이용하면 단 한줄..

NumPy 내장 함수를 이용하면 ndarray를 만드는 시간이 절약됩니다. 내장 함수를 이용하면 단 한줄의 코드로 특정한 종류의 ndarray를 만들 수 있습니다. 이번 글에서는 가장 유용한 ndarray 생성용 내장 함수에 대해 알아보겠습니다. 1. np.zeros()np.zeros(shape) : 지정된 shape(행, 열) 으로 된 0으로만 채워진 ndarray를 만드는 함수 np.zeros() 함수는 기본적으로 dtype float64인 배열을 만듭니다. 원한다면 dtype 키워드를 써서 데이터 유형을 변경할 수도 있습니다.X = np.zeros((3,4))print('X = \n', X)print('X has dimensions:', X.shape)print('X is an object of t..