Pandas Data handling 실제 DB의 데이터를 가져오게 된다면 전처리를 필요로함 group by ( 출처: boostcamp ai pre course ) # data from: ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings', 'kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'], 'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2], 'Year': [2014,2015,2014,2015,2014,2015,2016,2017,2016,2014,2015,2017], 'Points':[876,789,863,673,741,812,756,78..
Pandas 데이터를 다루기 위한 도구 기본 인덱스는 0부터 순차적으로 증가함 import pandas as pd data_url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data' #csv 타입 데이터 로드, separate는 빈공간(정규표현식으로 되어있는 \s+)으로 지정하고, Column은 없음 df_data = pd.read_csv(data_url, sep='\s+', header = None) df_data.head() -> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0 0.00632 18.0 2.31 0 0.538 6.575 65.2 4.0900 1 296.0 15.3 396.90 4..
목차 1. Numpy Numerical Python 파이썬은 인터프리터 언어이기 때문에 대용량 데이터를 다룰 때 조금 힘들기 때문에 Numpy라는 패키지를 활용 선형대수와 관련된 기능 제공 내부 구조는 C로 되어있음 ndarray(numpy dimension array)라는 단위를 사용 하나의 데이터 type만 사용 Dynamic typing을 지원하지 않음 For문을 사용하지 않고 웬만한면 가능 temp = np.array(["1",2,3], float) type(temp[0]) -> float64 dtype 배열의 데이터 타입을 리턴함 temp = np.array(["1",2,3], float) temp.dtype -> float64 shape dimension의 구성정보 temp = np.array..
1. Exception Handling(예외처리) 예외가 발생할 경우 후속조치 등 대처필요 Exception을 잡게되면 프로그램 코드는 계속 진행하지만 Exception을 잡지 못하고 에러가 발생하게 되면 프로그램이 멈춤 try: # 예외 발생 가능 코드 except : # 예외 발생시 대응하는 코드 except Exception as e: print(e) -> 위에서 잡아내지 않은 에러에 대해 마지막에 모든 Exception 처리 else: # 예외가 발생하지 않을 때 동작하는 코드 finally: # 예외와 상관없이 실행되는 코드 raise 강제로 에러를 만들어냄 raise 예외정보 raise ValueError("숫자가아닙니다") assert 특정 조건에 만족하지 않을 경우 예외발생 assert 뒤..
목차 1. Module 프로그램에서 사용되는 작은 프로그램 조각들 프로그램을 모듈화 시키면 다른 프로그램이 사용하기 쉬움 파이썬의 module은 py파일을 의미 import문을 사용해서 호출 # 두개의 파일이 같은경로에 있는경우 # my_module.py def make_hi(): return "hi" # ex.py import my_module hi = my_module.make_hi() print(hi) => hi 1-1 namespace 파이썬 파일을 import 하는 방법 1) alias - import my_module as my_m 2) 특정 함수 또는 클래스만 호출하기 - from my_module import make_hi 3) 모듈에서 모든함수 또는 클래스를 호출하기 - from my_m..
목차 1. OOP 객체: 속성(attribute)와 행동(action)을 가짐 속성은 변수(variable), 행동은 함수(method)로 표현 OOP는 이러한 객체 개념을 프로그램으로 표현 OOP는 설계도에 해당하는 클래스(class)와 실제 구현체인 인스턴스(instance)로 나눔 2. class class SoccerPlayer(object): def __init__(self, name, position, back_number): self.name = name self.position = position self.back_number = back_number # class 예약어 # class명(SoccerPlayer)은 camelcase naming rule을 사용함 ( 띄어쓰기 부분에 대문자 ..
Pythonic 파이썬 스타일의 코딩기법 파이썬 특유의 문법을 활용하여 효율적으로 코드를 표현하는 기법 그러나 더이상 파이썬 특유는 아님, 많은 언어들이 서로의 장점을 채용 남의 코드에대한 이해도를 높여줌 효율성이 조금 더 좋음 Pythonic Contents 목차 추후 업로드 1. split & join 2. list comprehension ex_1 ) result_1 = [i for i in range(10)] result_1 => [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] result_2 = [i for i in range(10) if i%2 == 0] result_2 => [0,2,4,8] ex_2 ) word_1 = ["a","b","c"] word_2 = ["d","e","f"] result =..
목차 Stack String Slicing String 내장함수 String 내부 따옴표 사용 String 다음줄 표현 Raw String 1. Stack LIFO 구조( Last In First Out ) append 함수로 리스트에 데이터를 입력 pop 함수로 리스트에 데이터를 꺼내옴 택배 화물차를 생각 a = [1,2,3,4,5] a.append(6) a.append(7) print(a) -> [1,2,3,4,5,6,7] c = a.pop() print(c) -> 7 print(a) -> [1,2,3,4,5,6] 2. Queue FIFO ( First In First Out ) 3. Tuple 튜플은 값의 변경이 불가능함 프로그램을 작동하는 동안 사용자의 실수에 의한 에러를 사전에 방지 t = (1..
