파이썬 데이터프레임 집계
데이터프레임 집계 # 타이타닉 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns titanic = sns.load_dataset(('titanic')) # # survived, pclass, sex, age, embarked 컬럼만 조회할 수 있는 데이터 프레임 생성 df = titanic[['survived','pclass','sex','age','fare']] df => titanic 데이터에서 survived, pclass, sex, age, fare 데이터만 조회할 수 있는 데이터프레임 생성 데이터프레임 데이터 형태별 집계 방법 범주형 데이터 갯수, 최빈값 연속형 데이터 합, 평균, 최댓값, 최솟값 # 합 print('합'..
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파이썬 데이터프레임 - pandas 기초(4-1)
4. 데이터프레임 변경 # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns # 타이타닉 데이터 불러오기 titanic = sns.load_dataset(('titanic')) # survived, pclass, sex, age 컬럼만 조회할 수 있는 데이터 프레임 생성 df = titanic[['survived','pclass','sex','age']] df 4.1.1 컬럼명 변경 모든 컬럼명 변경 - 변경할 컬럼명을 리스트로 생성 후, 리스트를 데이터프레임 컬럼명에 대입해준다. li = ['생존', '티켓클래스', '성별', '나이'] df.columns = li df.head() => 리스트 li 바꿔줄 컬럼명을 넣고, ..
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파이썬 배열 - numpy 기초
배열 numpy()를 사용하여 배열 생성 1차원, 2차원, 3차원 배열 생성 가능 reshpe로 배열 형태 바꿀 수 있음 인덱싱/슬라이싱 사용 가능 배열 사이 기본적인 연산 수행 가능(리스트는 연산 불가) # numpy 라이브러리 불러오기 import numpy as np - 곱셈 # 배열 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a) # 2 곱하기 a = a * 2 print(a) [1 2 3 4 5] [ 2 4 6 8 10] - 짝수만 # 배열 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(a) # 짝수만 a = a[a % 2 == 0] print(a) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] [2 4 6 8] => 위처럼 배열은 연산이 사용가..
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