데이터 분석 공부

[Python] Numpy 반올림, 올림, 버림, 내림 하는 법 반올림 np.round(수, 자리수) 올림 np.ceil(수) 버림 np.trunc(수) 내림 np.floor(수) ▶ 반올림 np.round(수, 자리수) import numpy as np np.round(10.259,1) #10.3 np.round(10.259,2) #10.26 np.round(10.252,2) #10.25 지정한 소숫점 자릿수까지 반올림해서 나타낸다 ▶ 올림 np.ceil(수) np.ceil(10) #10.0 np.ceil(10.4) #11.0 np.ceil(10.9) #11.0 np.ceil(-3.4) #-3.0 np.ceil(-3.9) #-3.0 입력값보다 같거나 큰 정수 중 가장 가까운 값을 반환한다 ▶ 버림 np..

[Python] 판다스, 넘파이 axis 개념 1. axis=0 각 열(row)의 모든 행(column)에 대해 동작 진행방향이 세로임 (위에서 아래) drop일 때는 행을 drop 2. axis=1 각 행(column)의 모든 열(row)에 대해 동작 진행방향이 가로임 (왼쪽에서 오른쪽) drop일 때는 열을 drop ▶ 하나의 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("https://bit.ly/wine_csv_data").head() df ▶ pd.drop에서 axis 예시 인덱스가 0, 3인 행을 삭제하기 (axis=0) df.drop([0,3], axis=0) 'sugar' 열 삭제하기 (axis=1) df.drop('s..

[Python] map 함수 파이썬의 내장 함수 map() 여러 개의 데이터를 한 번에 다른 형태로 변환하기 위해 사용 list, tuple에 대해 자주 사용 ▶ 사용법 map(함수, 순회 가능한 객체) ▶ map 함수 예시 (1) 직육면체의 가로, 세로, 높이 개수를 입력받아 가로+세로+높이를 구해보자 가로(W), 세로(L), 높이(H) case 1) map 함수 사용 X rect = input("직육면체의 가로, 세로, 높이의 개수를 입력하세요:").split() W = int(rect[0]) L = int(rect[1]) H = int(rect[2]) W + L + H # 가로+세로+높이 개수 만약 입력 받는 변수가 많다면, 하나하나 int로 바꿔줘야 하는 불편함이 있다. case 2) map 함수..

[Python] pd.where과 np.where의 차이 1. pd.where 판다스의 Series객체.where() 함수 Series객체.where(Series객체에 대한 조건문, 거짓 일 때의 대체 값) 형태로 사용 조건문의 참값에 Series객체 값을 넣어줌 2. np.where np.where(배열에 대한 조건문, 참일 때 값, 거짓일 때 값) 형태로 사용 array(배열)로 반환함 ▶ 하나의 데이터 프레임 만들기 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3, 4, 5], 'b':[6, 7, 8, 9, 10]}) df ▶ pd.where 예시 a열 중 4보다 작은 값에는 그대로 a열의 값, 그 외의 값에는 100 넣..

[Pandas] loc와 iloc의 차이 판다스에서 특정 행(row)이나 열(column)을 골라낼 때 사용 1. loc location의 약어 데이터 프레임의 행 또는 컬럼의 label이나 boolean array로 인덱싱하는 방법 사람이 읽을 수 있는 label 값으로 특정 값들을 골라오는 방법 2. iloc integer location의 약어 데이터 프레임의 행이나 컬럼의 인덱스 값으로 접근 ▶ loc 예시 사용법 df.loc[행 인덱싱 값, 열 인덱싱 값] 하나의 데이터 프레임을 불러오기 import pandas as pd customer_m = pd.read_csv("c:/data/customer_master.csv") customer_m.head() 레이블 이름이 0인 행 추출 custome..