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Python65

DataFrame 생성, 설명, 소개, 옵션 - pandas(4) 파이썬 버전 3.7 기준pandas 버전 0.25.1 기준 DataFrame의 소개와 생성법 본 포스팅에서는 pandas에서의 DataFrame이 소개, 설명, 특징 및 작성법을 다룬다. Pandas에서 DataFrame란? DataFrame은 2차원 테이블 데이터 구조를 가지는 자료형이다. 그리고 Series와 함께 pandas의 주요 데이터 유형 중 하나이다. Series 객체를 딕셔너리처럼 모아둔 컨테이너(container)라고 봐도 된다. ○ Series 객체를 모아둔 자료구조라 생각하면 이해하기 편하다. ○ 스프레트시트나 SQL 테이블이라고 생각해도 무방하다. DataFrame의 특징Pandas의 DataFrame은 몇 가지 특징을 가지는데 다음과 같다. ○ DataFrame의 크기가 변경 가능.. 2019. 10. 9.
Series의 상세특징 - pandas(3) 파이썬 버전 3.7 기준pandas 버전 0.25.1 기준 Series의 상세특징 본 포스팅에서는 Series의 특징에 대해 좀더 자세히 알아보려 한다. ● Series는 ndarray와 유사한 특성(ndarray-like) ● Series는 딕셔너리와 유사한 특성 ● 벡터화된 연산과 Series에서의 레이블 정렬 ● name 어트리뷰트의 존재 Series와 관련된 내용을 다루는 포스팅은 다음과 같으므로 필요하면 참고하자.Series의 소개와 생성법 - pandas(2) Series의 ndarray와 유사한 특성(ndarray-like)Series는 ndarray와 상당히 유사하게 작동하며, 대부분의 Numpy 함수의 입력변수로 유효하게 적용할 수 있다.또한, Series는 대부분의 ndarray에 지원.. 2019. 10. 7.
Series의 생성, 설명, 소개, 옵션 - pandas(2) 파이썬 버전 3.7 기준pandas 버전 0.25.1 기준 Series의 설명과 생성법 본 포스팅에서는 pandas에서의 Series에 대한 소개, 설명, 특징과 작성법에 대해서 다룬다. Series와 DataFrame에 관련된 내용을 다루는 포스팅은 다음과 같으므로 필요하면 참고하자.Series의 상세특징 - pandas(3)DataFrame의 소개와 생성법 - pandas(4)DataFrame의 생성(from_dict, from_record) - pandas(5) Pandas에서 Series란? Series는 어떤 데이터 타입이든 보유할 수 있는 레이블(label)링된 1차원 배열이다. ○ 정수, 문자열, float, 파이썬 객체, 기타 등등을 포함한다. ○ 인덱스는 시계열(Time series)도 .. 2019. 10. 6.
축(axes,axis)의 포맷팅(눈금(틱,tick), 축제목(레이블,label)) - matplotlib(9) 파이썬 버전 3.7 기준matplotlib 버전 3.0.3 기준 축(axes,axis)의 포맷팅(틱(tick), 축제목(레이블,label)) 본 포스팅에서는 플롯에서 축의 틱과, 축 제목을 편집하는 방법에 대해 다룬다.관련된 함수는 xticks(), yticks(), ticklabel_format(), minorticks_on(), minorticks_off(), xlabel(), ylabel()이 있다.본 포스팅에서 다루는 함수들은 pyplot 모듈에 포함되어있다. 따라서 사용하기 위해서 아래와 같이 pyplot 모듈을 임폴트 해야한다. import matplotlib.pyplot as plt 축의 틱(tick) 편집 pyplot과 Axes모듈에서 제공하는 함수를 이용하여 축의 틱과 축의 틱 레이블을 .. 2019. 4. 15.
얕은복사(Shallow copy)와 깊은복사(Deep copy), copy모듈 - 파이썬 기초(28) 참고 자료https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.htmlhttps://docs.python.org/3/library/copy.htmlhttps://wikidocs.net/16038 파이썬 버전 3.7 기준NumPy 버전 1.16 기준 본 포스팅에서는 얕은 복사(Shallow copy)와 깊은 복사(Deep copy), copy 모듈에 대해 다룬다. 얕은 복사(Shallow copy)와 깊은 복사(Deep copy) 파이썬에서는 얕은 복사와 깊은 복사라는 것이 존재하며 이를 지원하기 위해 copy모듈이 존재한다. copy 라이브러리 ○ 파이썬에서는 얕은 복사와 깊은 복사를 수행하기 위해서 표준라이브러리에서 copy 라이브러리를 제공한다. ○ 이 라이브러리는 .. 2019. 3. 10.
넘파이(NumPy) 개요 - NumPy(1) 참고 자료https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/whatisnumpy.html NumPy의 개요 Numpy는 파이썬에서 과학계산을 위한 기본 패키지이다.Numpy를 이용하면 다차원 배열 객체와 다양한 객체(masked array and matrix)에 대해 고속 연산을 가능하게 하다.NumPy에서는 랜덤시뮬레이션, 기본적인 통계학 연산, 기본 선형대수학, 이산 푸리에 변환, I/O, 선택, 정렬, 형상처리, 수학, 논리 등에 대해 계산수행이 가능하다. NumPy 특징Numpy의 핵심 기능은 ndarray 객체이다.ndarray 객체는 동일한 자료형의 n-차원의 배열을 모아주는 역할을 한다.성능을 개선하기 위해 많은 연산이 컴파일된 코드에서 수행되어진다.NumPy는 ndarra.. 2019. 1. 13.
예외처리(try구문)와 예외발생(raise구문) - 파이썬 기초(27) 참고 자료https://docs.python.org/ko/3/tutorial/errors.htmlhttps://docs.python.org/ko/3/reference/compound_stmts.htmlhttps://docs.python.org/ko/3/reference/simple_stmts.html 파이썬 버전 3.7 기준 파이썬의 try구문과 raise구문 본 포스팅에서 다루는 내용은 다음과 같다.try 구문, raise 구문 등. 파이썬에서는 예외가 발생했을 시에 이에 대해 대응을 하는 것이 가능하며, 이는 try구문을 통해 구현된다.또한, 예외를 강제적으로 일으키는 것도 가능하며, 이때 raise 구문이 이용된다. try 구문 ○ try 구문은 파이썬에서 발생하는 예외를 처리할 수 있도록 지원하는.. 2019. 1. 10.
에러(error)와 예외(exception) - 파이썬 기초(26) 참고 자료https://docs.python.org/ko/3/tutorial/errors.html 파이썬 버전 3.7 기준 파이썬에서의 에러(Error)와 예외(Exception) 본 포스팅에서 다루는 내용은 다음과 같다.에러(error), 예외(exception) 등. 파이썬에서 에러는 크게 문법 에러(SyntaxError) 또는 파싱에러로 불리는 에러와 예외(Exception)으로 구분된다. 문법에러(SyntaxError) ○ 파싱에러라고도 알려져 있다. ○ 파서는 문제가 되는 줄을 보여주고 문제가 있는 위치를 화살표(^)로 표시하여 준다. ▷ 화살표의 위치는 항상 옳은 것은 아니므로 코드 작성자가 에러가 발생한 줄을 잘 살펴보아야 한다. ○ 아래 예제는 문법 에러의 예를 보여준다. ▷ while 구.. 2019. 1. 9.
클래스(class)의 상속(inheritance)과 비공개변수 - 파이썬 기초(25) 참고 자료https://docs.python.org/ko/3/tutorial/classes.html 파이썬 버전 3.7 기준 파이썬에서의 클래스 상속과 비공개 변수 본 포스팅에서 다루는 내용은 다음과 같다.클래스의 상속, 다중상속, 비공개 변수 등. 클래스(Class)의 상속 ○ 클래스 상속은 클래스의 핵심 기능으로 상위 클래스의 기능을 하위 클래스가 받는 기능을 의미한다. 클래스 상속의 형태 정의 ○ 클래스의 상속을 하는 형식은 다음과 같이 나와 있다. ▷ 클래스의 기본 정의에서 괄호를 추가하여 BaseClass를 입력받는다. ▷ BaseClass는 하위클래스에 입력하는 상위클래스이다. 타 모듈의 클래스도 import 되어있다면 입력이 가능하다. ▷ InheritedClass는 새로 정의하는 하위클래스.. 2019. 1. 8.
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