영국 척척석사 유학생 일기장👩🏻‍🎓

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 ..

1. 원 그래프 작성 방법1) matplotlib.pyplot.pie()원 그래프는 matplotlib의 matplotlib.pyplot.pie() 함수로 작성할 수 있습니다.matplotlib.pyplot.pie(x_data, labels, colors, startangle, counterclock, wedgeprops)2) matplotlib.pyplot.axis()축의 속성 설정하기 위해서는 matplotlib.pyplot.axis() 함수를 적용하면 됩니다.*args : 함수에 전달할 인수**kwargs : 딕셔너리 형태로 전달되는 키워드 인수3) 원 그래프 예시sorted_counts = df['clarity'].value_counts()#첫번째 부채꼴이 수직으로 위쪽을 향하게, 정렬된 범주가 ..

zipfile 이용하기zipfile.ZipFile을 통해 ZipFile 클래스에 엑세스해서 zipfile 라이브러리로부터 zip파일을 읽고 쓸 수 있게 합니다."r"을 지정하여 tiny_csv_zip이라는 이름의 zip파일을 읽기모드에서 열고 zip_ref라는 파일 객체를 생성합니다.extractall 함수를 사용해서 zip파일 내의 모든 파일을 tiny_csv라는 이름의 새 폴더로 추출합니다.pandas 이용해서 tiny_csv폴더에서 csv파일을 읽어서 DataFrame 으로 반환합니다.문제점pandas가 세미콜론(;)을 제대로 처리하지 못합니다. (pandas는 기본적으로 쉼표로 값을 구분하기 때문)테스트 결과가 없는 것이 존재합니다. No Test Taken => 누락값은 NA로 나타내는게 적합합..

이름으로 인덱싱하기 기본 형태 단축 형태 하나의 row 이름 df.loc["row4"] row 이름의 리스트 df.loc[["row4", "row5", "row3"]] row 이름의 리스트 슬라이싱 df.loc["row2":"row5"] df.["row2":"row5"] 하나의 column 이름 df.loc[:, "col1"] df["col1"] column 이름의 리스트 df.loc[:, ["col4", "col6", "col3"] df[["col4", "col6", "col3"]] column 이름의 리스트 슬라이싱 df.loc[:, "col2":"col5"] 위치로 인덱싱하기 기본 형태 단축 형태 하나의 row 위치 df.iloc[8] row 위치의 리스트 df.iloc[[4, 5, 3]] row ..