모두의 실험실

python에서 일반적으로 사용하는 함수들과 유사하게 판다스에도 적용가능함 하지만 숫자 1개 가 아니라 dataframe을 가공하는 기능이 추가적으로 존재함 DataFrame.round(decimals=0, args, kwargs) 반올림해주는 함수임 파이썬의 round함수와 동일 decimals는 소수 몇째 자리인지 정의하는 부분 decimals = 1이면 소수2째자리에서 반올림함 decimals = -1이면 일의 자리에서 반올림함 단 출력들은 모두 실수로 반환 number = 35.45275 for i in range(-1,3): print(round(number,i)) print('\n-----------\n') import pandas as pd import numpy as np ## 난수 발생기..

파이썬에서 나머지 거듭제곱과 유사하게 판다스에서도 나머지 거듭제곱이 존재함 나머지는 mod함수 거듭제곱은 pow함수가 있음 그리고 dot이라는 행열곱 연산이 있음 -결과(이미지) DataFrame.mod(other, axis='columns', level=None, fill_value=None) 판다스 사칙연산과 유사하게 mod는 나누기 함수이며 전체 틀은 add와 유사함 import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] df = pd.DataFrame(columns = ['col1','col2','col3'],index = ['index1','index2','index3'],data = data) print(df) print('\n---------------..

판다스연산을 시작하기 전에 계속 반복해야 하는것이 있음 판다스는 패키지를 활용하는 것이며 가장 기본적인 형태는 수 없이 반복해도 지나치지 않음 import pandas as pd df = pd.DataFrame() print(df) -결과 (드래그로 확인가능) Empty DataFrame Columns: [] Index: [] 비어있는 데이터프레임을 선언했고 결과는 인덱스와 컬럼이 출력됨 비어있는 데이터프레임이기 때문에 값은 출력되지 않음 주피터 노트북에서는 print()로 출력을 할 수도 있지만 변수 자체를 코딩할 수 있는 Cells에 입력후 출력할 수도 있음 사용자가 시각적으로 편한 방법으로선택가능함 #출력1 print로 출력 import pandas as pd df = pd.DataFrame(col..

패키지는 코딩 철학을 의미하며 패키지가 파이썬의 철학이고 파이썬의 철학이 곧 패키지임 도데체 뭔말인지 모른다? 뭐다? 다시 초심으로 돌아가면 코딩을 하는 이유는 자동화를 하기 위해서 임 왜 자동화를 해야함? 이라고 물을 수도 있음 안해도 됨 하지만 하면 더 편해짐 더 빨라짐 그리고 주어진시간에 더 빨리 마쳤기에 내가 하고 싶은 다른걸 할 수 있음 그래서 코딩을 해야함 다시 돌아와서 자동화를 해야하는데 하루 아침에 자동화가 뚝딱하고 완성 되진 않음 시간과 노력이 걸린다는 뜻임 조선시대에서 대한민국으로 수백년이 결렸듯이 코딩 결과물도 마찬가지임 그 결과물 자체도 자동화 개념을 적용시켜야함 결과물을 최대한 다음에도 쓸 수 있게 만들어야하고 그런 가치관을 갖고 살아야함 왜 의사가 수술을 잘하냐면 밥만 먹고 수술..

Pandas는 왜 알아야 하는가? 좀 더 편하게 연산하기 위해서? 방대한 기능을 포함하고 있어서 테이블이나 대량의 데이터들을 연산하고 가공하는데 매우 유용함 세상엔 양면이 항상 존재함 쉽게 생각해 보면 집에 칼이 있음 칼은 정말 유용한 도구중 하나임 요리를 할때도 과일을 깍아 먹을때도 택배상자 포장테이프 자를때도 모두 유용하게 쓰이지만 한눈을 팔고 칼을 사용하다가는 손에 베이게 됨 당연히 칼이 단점보다는 장점이 많으니깐 지금 까지 살아 남았겠지만 판다스도 마찬가지임 방대하고 편하함 하지만 고속연산이 필요하면서 반복적인 작업에는 리스트나 더 빠른 방법을 찾아야 함 판다스 역시 장점보다는 단점이 많기에 지금까지 파이썬 유저들에게 사랑 받고 있음 계속 이야기 하지만 방대함 앞으로 살펴볼 각 편에서는 panda..