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Python65

이산화를 위한(구간별 나누기) qcut, cut 함수-pandas(40) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 이산화를 위한 qcut, cut 함수 본 포스팅에서는 이산화 작업 수행하기 위해 존재하는 qcut(), cut() 함수에 대해 다룬다.본 메서드에서 사용 하는 구간인덱스에 대한 설명은 여기(링크)를 참고한다. 이산화(Discretization)와 분위수(Quantiling) 연속적인 값들에 대해서는 cut() 및 qcut() 함수를 통해 이산화될 수 있다. ○ cut은 값들을 기반으로 이산화를 수행한다. ▷ 즉, 사용자가 이산화를 할 수치를 직접 입력한다 ○ qcut은 샘플의 변위치를 기반으로 이산화를 수행한다. ▷ 특정 분위수를 계산하여 이를 기반으로 이산화를 수행한다. 아래는 함수의 사용 형식을 보여준다.앞선 예제들과는 다르게 qcut()과 c.. 2020. 10. 17.
중복 요소 수 세기(히스토그래밍) value_counts 메서드-pandas(39) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 중복 요소 수 세기(히스토그래밍) value_counts 메서드 본 포스팅에서는 요소별 개수 확인(히스토그램 작성용)하기 위한 value_counts()메서드에 대해 다루고 최빈값 mode()에 대해 간략히 다뤄보도록 한다. 중복 요소의 수와 최빈값 value_counts() Series 메서드와 top-level 함수는 1차원의 히스토그램을 계산한다. ○ 말이 어려운데 동일한 요소들이 몇 개나 있는지 출력한다. ○ 각 요소별로 개수를 출력한다면 히스토그램을 작성할 수 있다. 이 메서드는 일반적인 배열 역시 입력으로 사용이 가능하다. 메서드 사용 형식)result=Series.value_counts(normalize=False, sort=True,.. 2020. 10. 16.
최대/최소값 인덱스(레이블) idxmin, idxmax 메서드-pandas(38) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 최대/최소값 인덱스(레이블) idxmin, idxmax 메서드 본 포스팅에서는 최대값, 최소값의 인덱스를 찾는 idxmin 및 idxmax 메서드를 다룬다. 최소/최대값의 인덱스 최대값이나 최소값을 가지는 인덱스를 불러오는 방법으로는 아래의 메서드를 활용하면 된다. ○ idxmin(): 최소값을 가지는 인덱스 레이블을 출력한다. ○ idxmax(): 최대값을 가지는 인덱스 레이블을 출력한다. 아래는 각 매서드의 사용 형식을 보여준다. 메서드 사용 형식)result=object.idxmin(axis=0, skipna=True)result=object.idxmax(axis=0, skipna=True) 각 입력 객체별 설명은 다음과 같다. ○ axis:.. 2020. 10. 15.
데이터 요약을 위한 describe() 메서드-pandas(37) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 데이터 요약을 위한 describe() 메서드 본 포스팅에서는 각종 통계량을 요약해서 출력해주는 describe() 메서드에 대해 다루도록 한다. describe() 메서드 describe() 메서드는 다양한 통계량을 요약해주는 굉장히 편리한 메서드이다. ○ 통계량은 Series에 대해 요약이 수행된다. ○ DataFrame의 경우 열에 대해 요약이 수행된다. ○ 기본적으로 누락데이터(NaN)는 제외되고 데이터 요약이 수행된다. 다음은 메서드 사용의 형식을 보여준다. 메서드 사용 형식)result=object.describe(percentiles=None, include=None) 각 입력 객체별 설명은 다음과 같다. ○ percentiles: 이.. 2020. 10. 12.
pandas에서의 통계함수(메서드)-pandas(36) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 pandas에서의 통계함수(메서드) 본 포스팅에서는 다음과 같은 pandas에서 제공하는 다양한 통계함수에 대해 설명해보도록 한다. ○ count(요소개수), sum(합), mean(평균), mad(평균절대편차), abs(절대값), prod(곱) ○ median(중앙값), min(최소값), max(최대값), mode(최빈값) ○ std(표준편차), var(편차) ○ sem(평균의 표준오차), skew(표본왜도), kurt(표본첨도), quantile(분위수) ○ cumsum(누적합), cumprod(누적곱), cummax(누적최대값), cummin(누적최소값) 설명적 통계량(Descriptive statistic) 도출 메서드 pandas에는 Se.. 2020. 10. 11.
요소별 함수의 적용 applymap(), map() 메서드-pandas(35) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 요소별 함수의 적용 applymap(), map() 메서드 pandas의 객체에 다른 라이브러리의 함수를 적용하는 방법이 존재한다.아래의 메서드는 다른 라이브러리의 함수를 적용하는데 사용되는 메서드들이다. ○ 테이블형태로 정리해주는 함수 어플리케이션: pipe() ○ 행 혹은 열로 정리해주는 함수 어플리케이션: apply() ○ 집합 API: agg(), transform() ○ 요소별 적용 함수: applymap() 본 포스팅에서는 applymap(), map() 메서드의 사용법에 대해 다루도록 한다. applymap(), map() 메서드 applymap(), map() 메서드는 요소별로 함수를 적용하는 메서드이다. ○ applymap() 메서.. 2020. 10. 10.
다중(여러개) 함수 적용 transform() 메서드-pandas(34) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 다중(여러개) 함수 적용 transform() 메서드 pandas의 객체에 다른 라이브러리의 함수를 적용하는 방법이 존재한다.아래의 메서드는 다른 라이브러리의 함수를 적용하는데 사용되는 메서드들이다. ○ 테이블형태로 정리해주는 함수 어플리케이션: pipe() ○ 행 혹은 열로 정리해주는 함수 어플리케이션: apply() ○ 집합 API: agg(), transform() ○ 요소별 적용 함수: applymap() 본 포스팅에서는 transform() 메서드의 사용법에 대해 다루도록 한다. transform() 메서드 transform() 메서드는 입력된 객체와 동일하게 인덱스된 객체를 반환한다. ○ 사용자에게 하나하나 하기보다는 동일한 시간대에 다.. 2020. 10. 9.
다수(여러개)의 함수 사용을 위한 agg() 메서드-pandas(33) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 다수의 함수 사용을 위한 agg() pandas의 객체에 다른 라이브러리의 함수를 적용하는 방법이 존재한다.아래의 메서드는 다른 라이브러리의 함수를 적용하는데 사용되는 메서드들이다. ○ 테이블형태로 정리해주는 함수 어플리케이션: pipe() ○ 행 혹은 열로 정리해주는 함수 어플리케이션: apply() ○ 집합 API: agg(), transform() ○ 요소별 적용 함수: applymap() 본 포스팅에서는 agg() 메서드의 사용법에 대해 다루도록 한다. agg() 메서드 agg() 메서드는 사용자에게 다중집계작업(multiple aggregation operation)을 간결하게 나타낼수 있도록 한다.이 메서드는 apply() 메서드와 유사.. 2020. 10. 8.
행과 열로의 함수 적용을 위한 apply() 메서드-pandas(32) 파이썬 버전 3.8 기준pandas 버전 1.1.1 기준 행과 열로의 함수 적용을 위한 apply() 메서드 pandas의 객체에 다른 라이브러리의 함수를 적용하는 방법이 존재한다.아래의 메서드는 다른 라이브러리의 함수를 적용하는데 사용되는 메서드들이다. ○ 테이블형태로 정리해주는 함수 어플리케이션: pipe() ○ 행 혹은 열로 정리해주는 함수 어플리케이션: apply() ○ 집합 API: agg(), transform() ○ 요소별 적용 함수: applymap() 본 포스팅에서는 apply() 메서드의 사용법에 대해 다루도록 한다. apply() 메서드 apply()메서드는 pandas 객체에 열 혹은 행에 대해 함수를 적용하게 해주는 메서드이다.apply() 메서드의 적용방식은 아래와 같다. 메서드.. 2020. 10. 7.
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