혼자 복습하고 필기하는

판다스 (Pandas) 데이터 분석 및 조작을 위한 Python 라이브러리 행과 열로 이루어진 데이터 객체를 만들어 다룰 수 있음 (대용량의 데이터들을 처리하는데 매우 편리) 흔히 사용하는 Excel과 비슷 기본 구조 import numpy as np import pandas as pd 1. Series : 1차원 배열 구조, 열(Column) 각 데이터 값에 고유한 인덱스를 부여 = pandas.Series(data, index, dtype, copy) = 시리즈 = 값(value) + 인덱스(index) ex) obj = pd.Series([-5, 0, 10, 3]) obj 2. DataFrame : 여러 시리즈 객체들이 모인 2차원 배열 구조 행 (row) : 레코드(record), 관측값(obse..

오늘 오전 시간은 LMS시스템을 이용하여 Python 활용 강의를 학습하였습니다. Colab과 Jupyter의 사용법에 대해 알아보고 Python요약과 Numpy, Pandas, Visualization에 대한 설명을 들을 수 있었습니다. Jupyter는 이전 교육기관에서 자주 사용하였기 때문에 익숙하고 Colab 역시 마찬가지로 익숙해서 쉽게 듣고 넘어갔습니다. Python에서 구름 IDE를 통해 접속하여 Jupyter사용을 진행하였지만 저는 Anaconda를 이용하였습니다. Python 요약은 주로 알고 있는 내용을 다뤄서 따로 필기를 하지 않고 편하게 복습하는 마음으로 들었습니다 :) Numpy 고성능 수치계산을 위한 라이브러리 array라는 단위로 데이터 관리 및 연산 수행 행렬과 배열 처리 및 ..