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데이터프레임 인덱서

쉼표를 사용한 2차원 인덱싱(행 인덱스, 열 인덱스)을 지원하기 위해 여러 인덱서(indexer)를 제공합니다.

 

인덱서

설명

loc

라벨값 기반의 2차원 인덱싱

iloc

순서를 나타내는 정수 기반의 2차원 인덱싱

at

라벨값 기반의 2차원 인덱싱

iat

순서를 나타내는 정수 기반의 2차원 인덱싱


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notnull()  (0) 2020.02.05
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시리즈(Series) vs 데이터프레임(Data-Frame)

 

시리즈(Series)

데이터프레임(Data-Frame)

1차원 벡터 데이터에 행방향 인덱스(row index)를 붙인 형태

2차원 행렬 데이터에 행방향 인덱스(row index) 뿐 아니라 열방향 인덱스(column index) 붙인 형태

1차원 벡터 데이터 + row index

2차원 행렬 데이터 + row index + column index

 

 


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DataFrame 구조도

·       DataFrame 객체는 'col0', 'col1', 'col2'라는 세 개의 Series 객체로 구성되는데,

·       DataFrame 에는 3개의 Series 객체가 있습니다.

·       이는 'col0', 'col1', 'col2'라는 키에 각각 대응되는 값이고 이것들을 하나의 파이썬 딕셔너리 객체형태로 다루게 됩니다.

·       따라서 'col0', 'col1', 'col2'라는 키를 통해 값에 해당하는 Series 객체에 접근할 있습니다.




 

 

 

 

raw_data = {key: value,

       'col0': [10, 20, 30, 40],

            'col1': [100, 200, 300, 400],

            'col2': ["A", "B", "C", "D"],

            'col3': [10.1, 20.2, 30.3, 40.4]

}

 

 

columns = ["col0", "col1", "col2", "col3"]

index = ["row0", "row1", "row2", "row3]

data = pd.DataFrame(raw_data, index=index, columns=columns)

 



 


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2020. 2. 5. 14:14

notnull() Development/Python


 

 

notnull()

인자로 들어온 데이터가 NaN 이면 False  NaN 아니면 True 해당하는 bool값을 반환합니다.

 

pandas.notnull(obj)

 

반환값

설명

True

NaN 아님

False

NaN 데이터

 

 

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.notnull.html

 


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pandas 설치하기

 

C:\CodeLab>pip install pandas

Collecting pandas

  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/27/85/f9e4f0e47a6f1410b1d737b74a1764868e9197e3197a2be843507b505636/pandas-0.23.1.tar.gz

Collecting python-dateutil>=2.5.0 (from pandas)

  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/cf/f5/af2b09c957ace60dcfac112b669c45c8c97e32f94aa8b56da4c6d1682825/python_dateutil-2.7.3-py2.py3-none-any.whl (211kB)

    100% |████████████████████████████████| 215kB 846kB/s

Collecting pytz>=2011k (from pandas)

  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/dc/83/15f7833b70d3e067ca91467ca245bae0f6fe56ddc7451aa0dc5606b120f2/pytz-2018.4-py2.py3-none-any.whl (510kB)

    100% |████████████████████████████████| 512kB 1.7MB/s

Collecting numpy>=1.9.0 (from pandas)

  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/d5/6e/f00492653d0fdf6497a181a1c1d46bbea5a2383e7faf4c8ca6d6f3d2581d/numpy-1.14.5.zip (4.9MB)

    100% |████████████████████████████████| 4.9MB 3.8MB/s

Collecting six>=1.5 (from python-dateutil>=2.5.0->pandas)

  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/67/4b/141a581104b1f6397bfa78ac9d43d8ad29a7ca43ea90a2d863fe3056e86a/six-1.11.0-py2.py3-none-any.whl

Installing collected packages: six, python-dateutil, pytz, numpy, pandas

  Running setup.py install for numpy ... done

  Running setup.py install for pandas ... done

Successfully installed numpy-1.14.5 pandas-0.23.1 python-dateutil-2.7.3 pytz-2018.4 six-1.11.0

 

C:\CodeLab>

C:\CodeLab>

 

 


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데이터의 코드

데이터의 코드는 웹 사이트에서 검색하여 알아낸 사용합니다.

 

 

 

FRED 데이터베이스의 정보

·       St.Louis FED (FRED)

·       웹사이트에서 자세한 데이터에 대한 세부적인 사항이나 값을 확인한 사용합니다.

 

구분

설명

GDP

미국 국가총생산(GDP)

https://fred.stlouisfed.org/series/GDP

CPIAUCSL

모든 항목을 포함한 소비자 가격 지수(CPIAUCSL)

https://fred.stlouisfed.org/series/CPIAUCSL

CPILFESL

식료품 및 연로를 제외한 소비자 가격 지수(CPILFESL)

https://fred.stlouisfed.org/series/CPILFESL

 

 

 

 

https://pandas-datareader.readthedocs.io/en/latest/index.html


 


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pandas 패키지

·       판다스

·       테이블 형태의 데이터를 다루기 위한 데이터프레임(DataFrame)자료형을 제공합니다.

·       자료의 탐색이나 정리에 아주 유용하여 데이터 분석을 위한 고수준의 자료구조와 시계열 기능을 제공하고 있어 데이터 처리와 분석에 필수적인 라이브러리입니다.

·       2008년도에 Wes McKinney 의해 시작되었으며 R 언어에서 제공하는 데이터프레임 자료형(data.frame 자료구조) 파이썬에서 제공하기 위한 목적으로 만들어졌습니다.

·       현재 다양한 기능이 추가되면서 대규모 프로젝트로 성장하였습니다.

·       pandas DataFrame 엑셀의 스프레드시트와 비슷한 테이블 형태를 가집니다. pandas 테이블을 수정하고 조작하는 다양한 기능을 제공합니다.

·       전체 배열의 원소가 동일한 타입이어야 하는 NumPy와는 달리 pandas 열의 타입이 달라도 됩니다.

·       SQL, 엑셀 파일, CSV 파일 같은 다양한 파일과 데이터베이스에서 데이터를 읽어 들일 있습니다.

 

 

 

 

http://pandas.pydata.org/


 

 

 

 

https://github.com/pandas-dev/pandas


 

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인터페이스 선언 형식

·         interface 키워드를 사용하여 정의합니다.

·         인터페이스 내에는 프로퍼티, 인덱서, 이벤트 또는 추상 메서드들만 정의할 있습니다.

·         인터페이스를 사용하기 위해서는 일반 클래스에서 구현(implements) 해야 합니다.

·         일반 클래스에서 "콜론(:)" 사용하여 특정 인터페이스를 구현하겠다고 명시해야 합니다. 이후 명시한 인터페이스가 가지는 추상 메서드들은 구현 받은 클래스에서 하나도 빠짐없이 Overriding(재정의)해야 합니다.

·         인터페이스 정의 시에는 (메서드와 같은) 내부 멤버들에 대해 public 같은 접근 제한자를 사용하지 않습니다.

 

 

interface [인터페이스명] {

   프로퍼티;

   인덱서;

   추상메서드;

   이벤트;

}

 

 


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유비쿼터스(Ubiquitous)

·         시간과 장소에 구애받지 않고 언제나 정보통신망에 접속하여 다양한 정보통신서비스를 활용할 있는 환경을 의미합니다. 심지어 사용하는 사람은 정보통신망에 연결이 되어 있다는 것을 의식하지 않고도 자연스럽게 일상에서 통신 서비스를 이용할 있습니다.

·         여러 기기나 사물에 컴퓨터, 정보통신기술을 통합하여 사용자가 네트워크나 컴퓨터를 의식하지 않고 언제, 어디서나 자유롭게 접속할 있는 환경을 말하는 것입니다.

·         이러한 환경은 유비쿼터스 컴퓨팅을 전제로 구현되어, 사물 인터넷으로 발전해 갑니다.

 

 

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Ubiquitous_computing

http://bit.ly/34GUesN

http://bit.ly/34G3X2A

http://bit.ly/34JyUCW

 


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