[Python] 2. 대표값, 산포도, 정규화, 도수
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import mode 데이터 불러오기 (pd.read_csv) python 파일 경로에 data3 폴더 만든 후 다음의 ch2_scores_em.csv파일 넣어놓기 대표값 평균값 중앙값 최빈값 df = pd.read_csv('data3/ch2_scores_em.csv', index_col='student number') df.head() scores = df['english'].values scores [OUT] : array([42, 69, 56, 41, 57, 48, 65, 49, 65, 58, 70, 47, 51, 64, 62, 70, 71, ..
[Python] 23. pandas DataFrame MultiIndex column : levels, get_level_values(),pd.MultiIndex.from_product()예제
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc import matplotlib rc('font', family='AppleGothic') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = np.random.randint(1,10, size=4) data array([2, 9, 5, 7]) data = np.random.randint(30,101, size=(4,6) ) data array([[94, 42, 91, 67, 54, 94], [87, 30, 83, 31, 92, 65], [83, 43, 99, 43, 37, 59], [82, 88..
[Python] 13. pandas DataFrame 추가 수정 삭제 검색 정렬 : dropna(subset=[]),fillna(),isna(),sort_values(),sort_index()예제
import pandas as pd import numpy as np data = {'eng':[10,30,50,70], 'kor':[20,40,60,80], 'math':[90,50,20,70]} df = pd.DataFrame(data, index=['a','b','c','d'] ) df 추가 컬럼 추가 df['my1'] =[1,2,3,4] #컬럼이 있으면 수정, 없으면 추가 df['my2'] = df['kor'] + df['eng'] df 행 추가 data = {'eng':[10,30,50,70], 'kor':[20,40,60,80], 'math':[90,50,20,70]} df = pd.DataFrame(data, index=['a','b','c','d'] ) df df.loc['e'] =[1,2..
[Python] 10. pandas DataFrame 속성 : ndim, shape, len(), size, T, index, keys(), columns, values, dtypes, info() 예제
import pandas as pd import numpy as np data = {'eng':[10,30,50,70], 'kor':[20,40,60,80], 'math':[90,50,20,70]} df = pd.DataFrame(data, index=['a','b','c','d'] ) df df.ndim #몇차원 [OUT] : 2 df.shape #(행, 열) [OUT] : (4, 3) df.shape[0] #행의 갯수 [OUT] : 4 len(df) #행의 갯수 [OUT] : 4 df.size #데이터의 갯수 [OUT] : 4 df.T df.index [OUT] : Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') df.keys() [OUT] : Index(['eng', ..
[Python] 09. pandas DataFrame
import pandas as pd import numpy as np d1 = [[1,2],[3,4],[5,6]] d2 = [(1,2),(3,4),(5,6)] d3 = [{'kor':1,'eng':2}, {'kor':3,'eng':4}, {'kor':5,'eng':6}, ] d4 = {'kor':[1,3,5],'eng':[2,4,6]} df1 = pd.DataFrame(d1, index=['a','b','c'],columns=['eng','kor']) df1 df2 = pd.DataFrame(d2) df2 df3 = pd.DataFrame(d3) df3 df4 = pd.DataFrame(d4) df4 review - DataFrame 만들기
[Python] 02. numpy 속성 변환 함수 : astype(),reshape(),dtype예제
import numpy as np numpy.array의 핵심 속성 array() dtype size shape ndim .T 핵심 속성 예제 #1 arr = np.array([11,22,33,44,55]) # arr이라는 array 생성 arr [OUT] : array([11, 22, 33, 44, 55]) arr.dtype [OUT] : dtype('int64') arr.size [OUT] : 5 arr.shape [OUT] : (5,) arr.ndim [OUT] : 1 arr.T # arr == arr.T [OUT] : array([11, 22, 33, 44, 55]) 핵심속성 예제 #2 arr1 = np.array([[11,22],[33,44],[55,66]]) # arr1이라는 array 생성 ..
