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누락값 처리¶ In [1]: from numpy import NaN, NAN, nan In [2]: print(NaN ==True) False In [3]: print(NaN == True) False In [4]: # 값 자체가 없으므로 자신과 비교해도 false print((NaN ==NaN)) False 누락값을 확인하는 메서드 isnull, notnull In [5]: import pandas as pd print(pd.isnull(NaN)) True In [6]: print(pd.isnull(nan)) True In [7]: print(pd.isnull(NAN)) True In [8]: print(pd.notnull(NaN)) False In [9]: print(pd.notnull(42)) Tr..

merge 메서드 사용¶ 연결 전용 메서드¶ In [1]: import pandas as pd In [2]: person = pd.read_csv('../../data/survey_person.csv') # 관측한 사람 site = pd.read_csv('../../data/survey_site.csv') # 관측 위치 survey = pd.read_csv('../../data/survey_survey.csv') # 관측 날짜 visited = pd.read_csv('../../data/survey_visited.csv') # 날씨 정보 person Out[2]: ident personal family 0 dyer William Dyer 1 pb Frank Pabodie 2 lake Anderson La..

In [22]: ### 1. concat 메서드로 데이터 연결하기 import pandas as pd df1 = pd.read_csv('../../data/concat_1.csv') df2 = pd.read_csv('../../data/concat_2.csv') df3 = pd.read_csv('../../data/concat_3.csv') print(df1) print(df2) print(df3) A B C D 0 a0 b0 c0 d0 1 a1 b1 c1 d1 2 a2 b2 c2 d2 3 a3 b3 c3 d3 A B C D 0 a4 b4 c4 d4 1 a5 b5 c5 d5 2 a6 b6 c6 d6 3 a7 b7 c7 d7 A B C D 0 a8 b8 c8 d8 1 a9 b9 c9 d9 2 a10 b10..

In [6]: import pandas as pd In [8]: pd.read_excel("../data/teenage_mental.xls") Out[8]: 기간 구분 스트레스 인지율 스트레스 인지율.1 스트레스 인지율.2 우울감 경험률 우울감 경험률.1 우울감 경험률.2 자살 생각률 자살 생각률.1 자살 생각률.2 0 기간 구분 전체 남학생 여학생 전체 남학생 여학생 전체 남학생 여학생 1 2018 구분 42.7 34.5 51.5 29.6 24.2 35.4 15.4 11.8 19.2 In [9]: pd.read_excel("../data/teenage_mental.xls",header=1) Out[9]: 기간 구분 전체 남학생 여학생 전체.1 남학생.1 여학생.1 전체.2 남학생.2 여학생.2 0 20..

그래픽이 깨질 때 방지용 / 굉장히 많이 쓰이므로 외우거나 따로 필기 해놓자! from matplotlib import font_manager, rc plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # - 기호 깨지는 것 방지 # f_path = "/Library/Fonts/AppleGothic.ttf" -> MAC f_path = "C:/Windows/Fonts/malgun.ttf" font_name = font_manager.FontProperties(fname=f_path).get_name() rc('font', family=font_name) 1. Seaborn 그래프¶ 앤스콤 데이터 집합 불러온 후 그래프 그리기¶ 1. 앤스콤 데이터 집합 불러오기¶ In [1]: i..

행 인덱스 / 열 이름 설정¶ pandas.DataFrame(2차원 배열, index=행 인덱스 배열, columns=열 이름 배열) 행/열 삭제¶ 행을 삭제할 때는 축(axis) 옵션 axis=0 (생략가능) 행 삭제: DataFrame 객체.drop(행 인덱스 또는 배열, axis=0) 열을 삭제할 때는 축(axis) 옵션 axis=1 열 삭제: DataFrame 객체.drop(열 이름 또는 배열, axis=1) 원본 객체를 직접 변경하기 위해서는 inplace=True 옵션 추가¶ In [1]: import pandas as pd In [2]: data = {'서준': [90, 98, 85, 100], '예현': [80, 89, 95, 90], '인아': [70, 95, 100, 90], '민아':..

시리즈와 불린 추출 사용¶ In [1]: import pandas as pd In [5]: scientists = pd.read_csv('../../data/scientists.csv') scientists.head() Out[5]: Name Born Died Age Occupation 0 Rosaline Franklin 1920-07-25 1958-04-16 37 Chemist 1 William Gosset 1876-06-13 1937-10-16 61 Statistician 2 Florence Nightingale 1820-05-12 1910-08-13 90 Nurse 3 Marie Curie 1867-11-07 1934-07-04 66 Chemist 4 Rachel Carson 1907-05-27 1..

1. 자동차 상태 알아보기# 예제 1) 자동차 색상과 속도 class Car: color = "" speed = 0 def __init__(self, value1, value2): self.color = value1 self.speed = value2 def upSpeed(self, value): # self, speed 는 3행의 speed 의미 self.speed += value # 즉, 자신의 클래스에 있는 speed 변수 if self.speed >= 150: self.speed = 150 def downSpeed(self, value): self.speed -= value # main code part myCar1 = Car("빨강", 30) myCar2 = Car("파랑", 60) # oupu..

1. 클래스result1 = 0 result2 = 0 def add1(num): global result1 result1 += num return result1 def add2(num): global result2 result2 += num return result2 print(add1(3)) print(add2(3)) * 위의 코드는 계산기 프로그램 * 함수로 두 개의 계산기를 만들었는데, 10개의 계산기를 만들기 위해 함수 10개가 필요함?? * 이를 해결하기 위한 것이 "클래스" * 클래스 안에서 구현된 함수는 함수라고 하지 않고 메서드라고 함 1) 클래스는 왜 필요한가? - 반복되는 변수나 메서드(함수)를 미리 정해놓은 틀(설계도)############ 위의 함수를 클래스로 묶어 계산기 만듦 ##..