빅분기 실기 Chapter1
2022. 6. 7. 16:01ㆍPython
- 파이썬의 자료형
: 숫자형, 문자형, 리스트, 튜플, 집합, 사전, 논리(불리언)
- if문 형식
if (조건문) :
명령어1
elif (조건문) :
명령어2
else :
명령어3
- 반복문
1. for 문
2. whilea 문 : 특정 조건까지 계속 반복
for 변수 in 리스트/튜플/문자열 :
수행할 문장1
수행할 문장2
while <조건문> :
수행할 문장1
수행할 문장2
- numpy
import numpy as np
사용법 (함수) | 설명 |
np.abs(arr) | 절대값 리턴 |
np.sqrt(arr) | 제곱근(루트) 계산 |
np.square(arr) | 제곱 계산 |
np.exp(arr) | 지수 계산 |
np.Log(arr) | 로그 계산 |
np.add(arr1,arr2) | arr1 + arr2 : 두 배열을 더함 |
np.subtract(arr1,arr2) | arr1 - arr2 : 첫번째 배열에서 두번째 배열을 뺌 |
np.multiply(arr1,arr2) | arr1 * arr2 : 두 배열을 곱함 |
np.dot(arr1,arr2) | 행렬 연산 |
np.arange(5) | 0 1 2 3 4 |
np.reshape(차원, 행, 열, order='C' or 'F') |
order='C' 가 디폴트 값 |
- pandas
import pandas as pd
df = pd.read_csv('파일경로.파일이름.csv')
# 행 불러오기
1. df.head()
2. df.tail()
3. df[처음 출력할 행 : 마지막으로 출력할 행+1]
df[1:5] #1에서 4까지 출력
df[60:] #60에서 끝까지 출력
# 열 불러오기
1. df[['열 이름']]
2. df[df.columns[[열번호]]]
3. df.loc[:, 첫 행이름:끝 열 이름]
df.iloc[첫행:끝행, 첫열:끝열] #특정 행, 특정 열
df.at[행번호,'열 이름'] #특정한 하나의 값 추출
- 데이터 변환
- 복사, 추가, 삭제
df_new = df.copy() # 데이터 프레임 행 복사 (백업)
df_new.columns # 데이터 프레임의 열(변수) 이름 확인
- 변수이름 변경, 행추가 및 삭제
df_new.rename(columns={'period':'time'},inplace=True) #열 이름 변경
del df_new['열 이름'] #데이터 열 삭제
- 코딩 변경
recode=brand = {'brand' : {1:1, 2:1, 3:2}}
df_recode1 = df.replace(recode_brand)
df_num = df.to_numpy() #pandas -> numpy 변환
df_pd = pd.DataFrame(df_num) # numpy -> pandas 변환
pd.DataFrame(data = df_num, columns = ['a','b','c']) # 변수 이름 지정
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