본문 바로가기

전체 글

(76)
[Day-12] 데이터 분석을 위한 패키지-2 (pandas) Pandas 구조적 데이터 표시와 처리에 강함 01) 구조적 데이터 생성하기 1) series를 활용한 데이터 생성 ㆍ pandas 불러오기 * pandas 별칭 pd import pandas as pd ㆍ Series 생성하기 : 새로축 라벨을 index, 입력한 시퀀스 데이터를 values라고 한다. s1 = pd.Series([10,20,30,40,50]) s1 >>> 0 10 1 20 2 30 3 40 4 50 dtype: int64 ㆍ index와 values 분리해서 가져오기 s1.index >>> RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) s1.values >>> array([10, 20, 30, 40, 50], dtype=int64) ㆍ 혼합된 리스트를 인자로 데이터 ..
[Day-11] 데이터 분석을 위한 패키지(Numpy) 1. 배열생성하기 2. 배열의 연산 3. 배열의 인덱싱과 슬라이싱 NumPy : 다차원 배열 데이터를 효과적으로 처리할 수 있음 ㆍ 배열과 리스트? - 파이썬에서 배열과 리스트 모두 인덱스 값 갖고 있음 - [ ]로 표시 ㆍ 리스트와 배열의 차이?// - 배열 명확한 규칙성을 갖고 있음 - 배열 크기를 정확히 알고 있어 메모리 훨씬 효율적 - 배열 한계가 명확함(개수 안맞으면 에러) - 배열은 배열간 연산이 가능함 리스트 +는 앞의 리스트에 뒤의 리스트 값을 연결함 - 배열은 배열 전체에 연산이 가능함 리스트의 *은 리스트의 요소를 반복함 - 리스트 원래는 인덱스 값이 없음(내 앞사람의 등을 잡는 방식으로 기억한다(pointer)) ㆍ배열과 튜플의 차이? - 튜플은 변경, 삭제 어려움 - 배열은 그 범위..
[Day-2] 변수와 자료형 1. 변수 2. 문자열 3. 리스트 4. 튜플 5. 세트 6. 딕셔너리 01. 변수 ● 데이터를 변수에 할당하기 (변수명 = data) : 변수에 자료를 할당하고 변수를 불러 값을 출력한다.(↔ 상수: 변하지 않음 (ex: PI π )) ※ 주의) == 같다의 의미가 아님! ① 변수 명은 문자, 숫자, 밑줄기호를 이용하여 만들 수 있다. EX) a, book1, my_student2, MyDog, _my_number ② 숫자로 시작할 수 없다. 5징어(X) ③대소문자를 구별함 Money != money ④공백은 불가 world cup (x) ⑤ 밑줄 이외의 기호는 불가 (%, & 등) ⑥ 예약어는 사용 불가 (True, False, and, or 등) 02. 문자열(string) ● 문자열 만들기 - 큰..
[Day-1] 파이썬을 계산기처럼 이용하기 1. 간단한 사칙연산 2. 거듭제곱과 나머지 3. 과학적 표기법 4. 진수 표현과 변환 5. 논리 연산 및 비교 연산 01. 간단한 사칙연산 ● 덧셈(+), 뺄셈(-),곱셈(*), 나눗셈(/) 가능 ● 정수와 실수 - 정수: 자연수와 음수, 그리고 0으로 이뤄진 수의 집합 - 실수: 유리수와 무리수로 이뤄진 집합 ● type( ) 함수 활용 - int(정수) - float(실수) type(3) > int type(1.2) > float 02. 거듭 제곱과 나머지 ● 거듭제곱 연산자 ** 2*2*2*2*2* 2**5 4**(1/2) #루트표현 > 2 ● 몫과 나머지 - 나머지 구하기 연산자 % - 몫 구하기 연산자 // 13 % 5 > 3 13 // 5 > 2 03. 과학적 표기법 ● 10의 거듭제곱 (e..