Data Analysis / pandas / DataFrame(3)
1. loc[ ]를 이용한 추출 import numpy as np import pandas as pd data = {'이름':['이순신', '홍길동', '강감찬', '김유신', '장보고'], '학과':['컴퓨터', '기계', '철학', '컴퓨터', '국어국문'], '학년':[1,2,2,4,3], '학점':[1.5, 2.0, 3.1, 1.1, 2.7]} df = pd.DataFrame(data, columns=['학과','이름','학점','학년','등급'], index=['one','two','three','four','five']) # 행 추출 display(df.loc['one':'three']) # 행과 열을 동시에 추출할 수도 있다. # display(df.loc[..
Data Analysis / Pandas / DataFrame(1)
# pandas DataFrame은 python의 dictionary를 가지고 만든다. # dictionary로 DataFrame을 생성할 때 데이터의 개수가 맞지 않으면 error # dictionary의 key가 DataFrame의 column으로 들어가게 된다. # DataFrame은 Series의 집합 (각 column이 Series) import numpy as np import pandas as pd # dictionary data = {'names' : ['아이유', '김연아', '홍길동', '강감찬', '이순신'], 'year' : [2015, 2019, 2020, 2013, 2017], 'points' : [3.5, 1.5, 2.0, 3.4, 4.0] } # Da..
Data Analysis / NumPy / ndarray(1)
import numpy as np a = [1,2,3,4,5]# python의 list print(a)# [1,2,3,4,5] # python의 list를 가지고 np array 생성 가능 arr = np.array(a) print(arr)# [1 2 3 4 5] => 콤마(,)가 없음에 유의! print(type(arr))# # dtype 속성으로 데이터의 타입을 알 수 있음 print(arr.dtype)# int32 # index번호로 접근도 가능 print(arr[0])# 1 print(type(arr[0]))# b = [100, 3.14, True, 'Hello'] arr2 = np.array(b) print(arr2)# ['100' '3.14' 'True' 'Hello..
