전체 글 보기 (105) 썸네일형 리스트형 2022-02-01 운동일지 운동 종목 운동 시간 식단 X X X 운동 운동 부위 무게 / 세트 횟수 비고 식단 아침 점심 저녁 비고 메뉴 김치찌개 초밥 피자 식사 시간 08:00 14:00 21:00 2022-02 월간 계획 02월 일 월 화 수 목 금 토 1 2 3 4 5 운동 : X 식단 : X 운동 : X 식단 : X 운동 : X 식단 : X 운동 : X 식단 : △ 운동 : X 식단 : △ 6 7 8 9 10 11 12 운동 : X 식단 : X 운동 : X 식단 : X 운동 : X 식단 : △ 운동 : X 식단 : X 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 4.5 데이터프레임 인덱스 조작 4.5 데이터프레임 인덱스 조작 1.#### 데이터프레임 인덱스 설정 및 제거 - 때로는 데이터프레임에 인덱스로 들어가 있어야 할 데이터가 - 일반 데이터 열에 들어가 있거나 반대로 일반 데이터 열이어야 할 것이 인덱스로 되어 있을 수 있다. - 이 때는 set_index명령과 reset_index 명령으로 인덱스와 일반 데이터 열을 교환할 수 있다. - set_index: 기존의 행 인덱스를 제거하고 데이터 열 중 하나를 인덱스로 설정 - reset_index : 기존의 행 인덱스를 제거하고 인덱스를 데이터 열로 추가 2. #### 다중 인덱스 - 행이나 열에 여러 계층을 가지는 인덱스 즉, 다중 인덱스를 설정할 수도 있다. - 데이터프레임을 생성할 때 columns 인수에 다음 예제처럼 리스트의 리스.. 2022-02-01 운동일지 운동 종목 운동 시간 식단 X X X 운동 운동 부위 무게 / 세트 횟수 비고 식단 아침 점심 저녁 비고 메뉴 과일 소고기, 미역국, 전 쭈꾸미, 피자, 비빔밥, 꼬치, 맥주 식사 시간 13:00 19:00 4.4 데이터프레임의 데이터 조작 4.4 데이터프레임의 데이터 조작 1. 데이터프레임의 데이터 조작 - 판다스는 넘파이 2차원 배열에서 가능한 대부분의 데이터 처리가 가능 - 추가로 데이터 처리 및 변환을 위한 다양한 함수와 메서드를 제공 2. #### 데이터 갯수 세기 - 가장 간단한 데이터 분석은 데이터의 갯수를 세는 것이다. - count 메서드를 사용한다. - NaN 값은 세지 않는다. s = pd.Series(range(10)) s[3] = np.nan s #결과 0 0.0 1 1.0 2 2.0 3 NaN 4 4.0 5 5.0 6 6.0 7 7.0 8 8.0 9 9.0 dtype: float64 s.count() #결과 9 - 데이터프레임에서는 각 열마다 별도로 데이터 갯수를 센다. - 데이터에서 값이 누락된 부분을 찾을 때 유.. 4.3 데이터프레임 고급 인덱싱 4.3 데이터프레임 고급 인덱싱 1. 데이터프레임 고급 인덱싱 - 데이터프레임에서 특정한 데이터만 골라내는 것을 인덱싱(indexing)이라고 함. - 앞 절에서는 라벨, 라벨 리스트, 인덱스데이터(정수) 슬라이스의 3가지 인덱싱 값을 사용하여 인덱싱을 하는 방법을 공부 - 근데 Pandas는 numpy 행렬과 같이 쉼표를 사용한(행과 열 인덱스) 형식의 2차원 인덱싱을 지원하기 위해 - 다음과 같은 특별한 인덱서(indexer)속성도 제공한다. - loc : 라벨값 기반의 2차원 인덱싱 - iloc : 순서를 나타내는 정수 기반의 2차원 인덱싱 2. #### loc 인덱서 - loc 인덱서는 다음처럼 사용한다. - df.loc[행 인덱싱 값] - 또는 - df.loc[행 인덱싱값, 열 인덱싱값] - 이.. 2022-01-29 운동일지 운동 종목 운동 시간 식단 X X X 운동 운동 부위 무게 / 세트 횟수 비고 식단 아침 점심 저녁 비고 메뉴 김밥, 시레기국 식사 시간 지속되는 코로나! 이대로 학교는 괜찮을까?? 강좌 명 대한민국 학교, 바꾸려면 지금 입니다. 코로나 시대에 교육 혁명을 시작해야 하는 이유! 채널 셜록현준 시청 목적 기분 전환 시청 시간 약 11 분 링크 https://www.youtube.com/watch?v=w0HAxf-bTaA 시청 날짜 시간 시청 시간(분) 이해도 (%) 2022-01-29 13:44 ~ 14:11 11 100 수강 후기 1. 현실주의자가 이상을 꿈꾸는 이야기같이 허무맹랑하지 않고 충분히 납득가능하며 가능성이 있음 2. 이제 더 이상 근대의 지식 전달 방식에 의존하지 않고 동영상을 통해 더 풍부한 교육을 듣고, 토론 방식의 수업을 지향하는 게 좋은 것 같음. 계획 1.대학교 수업에 참여하면 미리 영상을 통해 공부하고, 교수님과는 심화와 토론을 할 생각. 현재까지의 학교 학교.. 2022-01-29 운동일지 운동 종목 운동 시간 식단 X X X 운동 운동 부위 무게 / 세트 횟수 비고 식단 아침 점심 저녁 비고 메뉴 국밥, 빵 장어탕 식사 시간 12:00 18:00 4.2 데이터 입출력 4.2 데이터 입출력 1. 데이터 입출력 - Pandas는 데이터 파일을 읽어 데이터프레임을 만들 수 있다. - 다음처럼 여러가지 포맷을 지원함. - CSV - Excel - HTML - JSON - HDF5 - SAS - STATA - SQL - 여기서 가장 단순하지만 널리 사용되는 CSV(Comman Separated Value) 포맷 입출력에 대해 알아보자 - CSV 파일 포맷은 데이터 값이 쉼표(commna)로 구분되는 텍스트 파일 2. #### %%writefile 명령 - 샘플 데이터로 사용할 CSV 파일은 %%writefile 매직(magic)명령으로 만들어보자. - 이 명령은 셀에 서술한 내용대로 텍스트 파일을 만드는 명령이다. 3. #### CSV 파일 입력 - CSV 파일로부터 데이터를.. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 11 다음
