Truman Show

pd.read_csv : pandas에서 제공하는 csv파일 읽어들이는 메소드 1. 컬럼이 있는 csv 파일일때 emp = pd.read_csv("C:/data/emp_200310.csv") emp.info() 2. 컬럼이 없는 csv 파일일때 colname = ['EMPLOYEE_ID','FIRST_NAME','LAST_NAME','EMAIL','PHONE_NUMBER','HIRE_DATE', 'JOB_ID','SALARY','COMMISSION_PCT','MANAGER_ID','DEPARTMENT_ID'] emp1 = pd.read_csv("C:/data/emp_new.csv",header = None,names=colname) emp1.info() !! 주의 사항 !! 컬럼이 없는채로 불러들이면 무..

시리즈 사칙연산 인덱스를 기준으로 연산한다. obj1 = Series([1,2,3,4,5], index=['a','b','c','d','e']) obj2 = Series([2,4,6,8,10], index=['a','b','d','f','g']) 일때 1. 더하기 obj1 + obj2 obj1.add(obj2,fill_value=0) 2. 빼기 obj1 - obj2 obj1.sub(obj2,fill_value=0) 3. 곱하기 obj1*obj2 obj1.mul(obj2,fill_value=1) 4. 나누기 obj1/obj2 obj1.div(obj2,fill_value=1) 데이터 프레임 사칙연산 인덱스와 컬럼을 기준으로 연산한다. df1 = DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3)..

2차원 배열 : DataFrame 2차원배열 표형식의 자료구조 각 컬럼은 서로 다른 종류값(문자, 숫자. 불리언) sql(table), R(data.frame) 데이터 프레임(DataFrame) 생성 df1 = DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1 딕셔너리를 데이터 프레임으로 변환하기 data = {'도시':['서울','부산','강원','인천'], '인구수':[500,400,200,300]} data type(data) df2 = DataFrame(data) df2 처음부터 데이터 프레임으로 만들기 df2 = DataFrame({'도시':['서울','부산','강원','인천'], '인구수':[500,400,200,300]}) df2 type(df2) 데이터프레임 데이터 ..

PANDAS 데이터 분석 기능을 재공하는 라이브러리 1차원 배열 : Serises 2차원 배열 : DataFrame (서로다른 타입의 시리즈들이 모여있는것) from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd 1차원 배열 : Serises 1차원 배열 인덱스(색인) 배열의 데이터에 연관된 이름을 가지고 있다. 레코드형식하고 의미가 비슷하다. R은 벡터 자료형하고 비슷하다. 운영체제가 64라서 데이터 타입이 int64로 나온다. object = 문자형 시리즈(Series) 생성 및 확인 s1 = Series([10,20,30,40,50]) s1 type(s1) s1.astype 데이터 타입이 다른 시리즈 생성 및 확인 s1 = Series(['10',20,..

collections.Counter() 파이썬 collections 모듈의 Counter클래스를 사용하면 동일한 값의 데이터가 몇 개 들어갔는지 딕셔너리 형태로 출력한다. 예 ) collections.Counter(['java','파이썬','python','자바','C','파이썬','자바']) collections.Counter({'pyton':5, 'C':6}) 변수에 넣어서 사용하기 collections.Counter()를 변수에 선언하고 값을 넣으려면 update()를 사용해야한다. : cnt = collections.Counter() cnt.update('간장공장공장장') cnt 위와 같은 상태로 update를하면 value값이 더해진다. : cnt.update({'간':10,'장':20}) cn..

파일 열기 모드 파일 열기 모드 설명 w 쓰기모드 - 파일에 내용을 쓸 때 사용 a 추가모드 - 파일의 마지막에 새로운 내용을 추가 시킬 때 사용 r 읽기모드 - 파일을 읽기만 할 때 사용 1. w - 쓰기모드 쓰기모드를 사용하면 지정한 경로에 파일을 생성하고 내용을 작성 할 수 있다. : file = open("C:/python_test/test.txt","w") for i in range(10,51,10): a = "기분이 {}만큼 좋아!\n".format(i) file.write(a) file.close() 만약 기존파일이 있다면 덮어쓰게된다.(주의하자!!) : file = open("C:/python_test/test.txt","w") for i in range(50,101,10): a = "기분..

날짜 1. import datetime datetime라이브러리가 제공하는 클래스 1) date : 날짜만 저장 2) datetime : 날짜와 시간을 함께 저장 3) time, timedelta 등등... 1) datetime.date : 현재 OS 기준 날짜 출력 import datetime # datetime 라이브러리 호출 datetime.date.today() 년, 월, 일 datetime.date(2020, 2, 25) datetime.date.today().year 년 2020 datetime.date.today().month 월 2 datetime.date.today().day 일 25 2) datetime.datetime.now() : 현재 날짜, 시간 출력 datetime.datetim..

하루에 하나씩 풀어보자! 1. 거듭제곱(exponentiation) 구하기 거듭제곱은 밑과 지수로 나타낸다.(밑 : 곱하는 수 / 지수 : 밑을 곱한 횟수) 예) 2가 밑이고 3이 지수인 수는 2를 3번 곱한 수로 8이다. def exp(arg1, arg2): x = 1 for i in range(1,arg2+1): x *= arg1 return x exp(3, 9) 2. 소수(prime number) 구하기 소수 : 1과 자신만을 약수로 하는 수 1) 에라토스테네스의 체 고대 그리스의 수학자 에라토스테네스가 만든 자연수에서 소수를 찾는 방법 소수가 아닌 수를 하나씩 지워내가며 찾는다. 공식을 사용하지 않고 소수를 구해보자. # 약수 구하는 함수 def divisor(x): z = [] for i in ..

재귀 호출 자기 자신을 다시 호출하는 기능 함수 안에서 자신의 함수를 호출하는 기능 반복문 + stack 구조 (뒤로가기, undo, ctrl+z) def sum(n): if n == 0: return 0 return sum(n-1)+n # sum(n-1)에 대한 값은 모르니까 stack에 쌓아놓는다. sum(5) 돌아가는 방식(stack이 쌓이는 모습) sum(1) -----> 1 sum(1) + 2 -----> 1 + 2 ham(2) + 3 -----> 3 + 3 ham(3) + 4 -----> 6 + 4 ham(4) + 5 -----> 10 + 5 ===> 15 stack 한쪽 끝에서만 자료를 넣거나 뺄수있는 구조 바닥부터 데이터를 차곡차곡 쌓는 구조 LIFO(Last In First Out) : ..

함수 반복되는 코드를 하나로 묶어서 처리하는 방법 기능의 프로그램 def 함수이름(인수,인수,...) : #인수는 옵션이다. 넣을값이 없으면 안넣어도 된다. / 형식매개변수라고도 한다. 수행할 문장1 수행할 문장2 … return 값 # return도 옵션이다. 함수이름() # 실제 매개 변수 함수 연습하기 def mul(x, y) : result = x * y return result mul(1, 2) return 값을 변수에 저장할 수 있다. : a = mul(1, 2) a 가변 인수를 사용한 함수 가변 인수 : 인수를 여러개 사용할 수 있다. 앞에 *을 붙여준다. def traf(*x): for i in x: print(i) y = traf("자동차","기차","비행기","배") y 고정 매개변수와..