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Dev/Python

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[Python] Pandas 데이터 프레임 데이터프레임 속성 data.info() 데이터 정보 확인 data.shape 행과 열의 개수 확인 data.columns 컬럼 정보 확인 data.values 데이터 값 확인 data.head(n) 상위 n개의 행 확인 data.tail(n) 하위 n개의 행 확인 data.dropna() 결측값 제거 data.loc[행, 열] 인덱스 기준으로 행 데이터 읽기 data.iloc[n] 행 번호를 통해 행 데이터 가져오기 data.set_index() 특정 열을 인덱스로 설정할 때 사용 data.drop(n) 특정 row나 column 삭제 참고문서 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html DataFrame — pandas 1.3.0..
[Python] 제어문과 조합하여 만들기 Comprehension Comprehension iterable한 오브젝트를 생성하기 위한 방법 중 하나 파이썬에서 사용할 수 있는 유용한 기능 List Comprehension (LC) >>> new_squares = [x**2 for x in range(10)] >>> new_squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] >>> new_results = [(a,b) for a in items for b in items if a != b] >>> new_results [('가위', '바위'), ('가위', '보'), ('바위', '가위'), ('바위', '보'), ('보', '가위'), ('보', '바위')] Set Comprehension (SC) >>> new_a = {x for x in..
[Python] set() set() 집합 파이썬 2.3부터 지원하기 시작한 자료형 데이터 집합을 위한 데이터 타입 세트 타입은 파이썬 기본 함수인 set() 함수로만 빈 세트를 만들 수 있다 color = set() set()의 특징 중복을 허용하지 않음 순서가 없음(Unordered) set.add(항목) 세트 항목 추가 >>> color.add('red') >>> color.add('blue') >>> color.add('gray') >>> color {'gray', 'blue', 'red'} set.remove(항목) 세트 특정 항목 제거 >>> color.remove('red') >>> color {'gray', 'blue'} set.discard(항목) 세트 항목 폐기 >>> color.discard('black') >..
[Python] list에 다른 변수 할당할 경우 주의할 점 list에 다른 변수 할당할 경우 주의할 점 python에서 list를 다른 변수에 할당하게 되면, 참조형태로 전달되기 때문에 실제로 같은 물리공간에 위치한 데이터를 가리킨다. new_scores 리스트의 값이 변경될 경우 scores 리스트도 함께 변경된다 # 원본 데이터와 같은 주소를 바라보게 됨 >>> scores = [1, 2, 3, 4, 5] >>> new_scores = scores # 값을 복사하는것이 아닌 위치만 참조하는것 >>> new_scores.append(6) >>> new_scores [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> scores [1, 2, 3, 4, 5, 6] 해결방법 참조하는 형태가 아닌 값을 복사하는 형태로 값을 가져오려면 copy모듈 또는 slice[:]를 사용하면..