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[복습] Python 수학/통계 함수 및 메서드 , 누적 연습문제(5문제) 포함 1. 기본함수 round(1.23) # 스칼라에 대해서만 연산이 가능함 round([1.23, 2.45]) # 여러 개의 연산은 불가함(스칼라에 대해서만 연산 가능) 2. math / statistics 모듈 함수 / 메서드 import math dir(math) 그러나 math.trunc([1.23, 2.45]) 또한 불가하다. 스칼라에 대해서만 연산이 가능하다. 기본이나 math 모듈에서 제공하는 함수들은 벡터 연산 기능을 가지고 있지 않다. 그래서 여러 개에 대한 동시 처리가 불가하다. 3. numpy / pandas 모듈 함수 / 메서드(벡터 연산 가능) - 벡터 연산 가능 - 축 전달 가능(axis) 몇 개를 테스트 해보자. 그러나 pd.round(1.23)은 불가하다. pd에서는 round를 ..
[복습] Python 형 변환 함수 / 메서드 형 변환 함수 / 메서드 - 문자 → 숫자 - 숫자 → 문자 등의 데이터 타입 변경 1. 형 변환 함수 - 기본 제공(스칼라에만 적용 가능) - str, int, float (날짜변환 함수는 없음) 스칼라에 대하여 위와 같이 형 변환이 가능하다. 그러나 int(['1', '2']) 또는 int(Series ['1', '2'] ) 처럼은 불가하다. 즉 리스트나 시리즈에 대한 형 변환은 불가하다. 2. 형 변환 메서드 - numpy, pandas 에서 제공(array, Series, DataFrame) - 여러 값을 갖는 객체에 전체 적용 - astype('int') 예) 아래 시리즈를 숫자로 형 변환하여라. s1 = Series(['1', '2', '3']) int(s1)은 불가능하다. 다음과 같이 두 가..
[복습] Python 자료구조(3) (데이터프레임) 1. 생성 데이터 프레임 생성 방법이다. 위 방법은 에러가 난다. ValueError : All arrays must be of the same length. 즉 length가 다른 데이터프레임은 구성이 되지 않는다. 각 key 길이가 같아야 한다. 이렇게 key 길이가 같아야 생성이 된다. 이렇게도 데이터프레임이 생성이 된다. 2. 중요 메서드 dtypes 메서드를 사용하면 각 컬럼 별 데이터 타입을 확인할 수 있다. 위 데이터프레임은 a컬럼 b컬럼 모두 interger로 구성되어있다. shape 메서드를 사용하면 n x m 의 형태를 알 수 있으며 (3, 2)로 출력되는 것을 보아 3행 2열 구조이다. 따라서 데이터 프레임의 행을 출력하기 위해서는 df1.shape[0] , 열을 출력하기 위해서는 d..
[실습문제] 2024. 1. 12.(금) (2문제) 1. 연령별실업율_40-49세.csv 파일을 읽고 뒤에 잘린 옵션은 encoding = 'cp949' 이다. 1) 월 컬럼의 값을 1월, 2월, 3월, ...., 12월로 변경 현재 월 컬럼이 이렇게 정의되어 있다. 두 가지 방법으로 풀이해보자. sol1) for sol2) map + lambda 2) 월컬럼을 인덱스로 설정 후, 모든 값에 대해 소수점 둘 째 자리로 표현하여 df2에 저장 set_index로 index 설정하는 방법은 외부 객체의 index는 불가하다. 아래와 같이 index 하는 방법도 있다. index 메서드를 활용하면 외부 객체도 index 설정이 가능하지만 이 방법은 위와 같이 정보의 중복이 발생한다. 따라서 중복된 컬럼을 삭제하여야 하므로 내부 자료를 이용한다면 첫 번째 방법으..
[복습] Python 적용함수(map함수, map메서드, applymap, apply) (3) 1. map 함수 - 1차원 원소별 반복 - 여러 객체 동시 fetch 가능 2. map 메서드 - 1차원 원소별 반복 - 하나의 객체(Series)만 fetch 가능 3. applymap 메서드 - 2차원 원소별 반복 문법 데이터프레임.applymap(적용함수) 예제) card_history.csv 파일에 대해 모든 컬럼을 숫자 컬럼으로 변경하여라 참고로 각 컬럼별 데이터타입 확인하는 방법은 card.dtypes 이다. 데이터프레임에서 string은 object로 표현된다. 4. apply - 2차원 행별/열별 적용 - axis와 함께 행별/열별 fetch에 대한 함수 적용을 도와줌 문법 데이터프레임.apply(적용함수, axis = 0) 0이 default임 예제) 아래 데이터에 대해 각각 행별/열별..

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