Development/Python(798)
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pandas.read_csv()
pandas.read_csv()· CSV 파일로부터 데이터를 읽어 데이터프레임으로 만들어줍니다.· 파일 패스 대신 웹상 URL을 지정하면 Pandas가 직접 해당 파일을 다운로드하여 읽어들입니다.
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: · 이번에는 ":" 기호를 사용합니다. · 데이터의 정렬, 폭, 부호, 공백처리, 소수점, 타입 등을 정교하게 지정할 수 있습니다. print("{0:*>5}".format(10))
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Anaconda User Guide
Anaconda User Guide https://conda.io/docs/user-guide/index.html
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LAB-불린 인덱스를 통한 데이터 정제
LAB 불린 인덱스를 통한 데이터 정제 시나리오 · 데이터 분석을 하는 중에 의뢰인이 데이터셋 dirty에 들어 있는 데이터는 절대 음수가 될 수 없다고 전해 왔다고 가정하겠습니다. · 즉, 음수 값은 진짜 값이 아닌 오류이며, · 여러분이(분석가가) 직접 이를 더 말이 되는 값(0 등)으로 바꿔야 합니다. · 즉, 데이터 클리닝(data cleaning), 데이터 정제, 데이터 전처리 작업을 해야 합니다. 제공된 데이터 [9, 4, 1, -0.01, -0.02, -0.001] 데이터 전처리 · 더러운 데이터(음수)를 깨끗이 하려면 이상한 값을 찾아내어 합리적인 대안(0)으로 교체해야 합니다. · {Numpy} 불린 인덱싱을 활용 하여 처리 예상 출력 결과 [9. 4. 1. 0. 0. 0.]
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Anaconda Python - install(설치하기)
Anaconda Python - install(설치하기) 다운받은 설치파일을 실행합니다. [Next] [I Agree] [Next] "Destination Folder"항목 우측의 [Browse…]버튼 클릭 설치 경로를 아래와 같이 수정한 후 >> [Next]
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데이터 프레임 연산
데이터 프레임 연산· numpy의 기능으로 pandas에서도 동일하게 적용됩니다.· 2차원 데이터는 행을 기준으로 계산할 수도 있고, 열(column)을 기준으로 계산할 수도 있습니다. · 행과 열에 대한 연산을 동시에 할 때, 행 우선 계산과 열 우선 계산을 구분하여 연산을 수행할 수 있습니다. parameter descripton axis = 0 기본 값입니다 행 방향을 나타냅니다. axis = 1 열 방향을 축으로 삼아 계산합니다. 열 방향을 축으로 계산