이서's 잡학다식

import 필요한 라이브러리를 로드 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns DataFrame 행과 열로 구성된 비어있는 데이터프레임을 생성 df = pd.DataFrame() df 컬럼 추가하기 df["자동차"]=["소형차", "중형차", "대형차", "소형차", "대형차", "중형차"] df["가격"]=[3000, 5000, 7000, 4000, 9000, 7000] df["가격"] #series형태 df[["가격"]] #dataframe 형태 tolist() 가격 컬럼전체를 리스트 형태로 변경합니다. df["가격"].tolist() 컬럼값 변경하기 df.columns=['차종류','시세'] 데이터 요약하기 df.info() # 해..

Query the NAME field for all American cities in the CITY table with populations larger than 120000. The CountryCode for America is USA. The CITY table is described as follows: # 나의 해답 SELECT NAME FROM CITY WHERE POPULATION>120000 AND CountryCode ='USA';

DataFrame에 info() 매서드를 사용하면, 피쳐들의 결측치와 데이터 타입을 확인할 수 있다. 모델링에 앞서 결측치가있다면, 결측치들을 어떻게 다뤄야할지 고민하고 처리하는 과정이 필요하다. df.info()

결측치는 말 그대로 데이터에 값이 없는 것을 뜻한다. 줄여서 'NA' 또는 'NULL' 이라고 표현한다. pandas에서는 결측치를 NaN으로 표현하며, isnull() 메서드를 사용하면 DataFrame에서 NaN 값을 확인할 수 있다. isnull() 메서드는 DataFrame에서 데이터가 NaN 값이면 True로 , 그렇지 않으면 False로 리턴한다. import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({'name':['a','b','c'],'age':[30,np.nan,19],'class':[np.nan,2,3]}) df.isnull() df.isnull().sum() 하게 되면 데이터 프레임의 각 열 별 결측치 수를 확인할 수 있다.

EDA Project 프로젝트 기간: 7월 14일 ~ 8월 2일 팀명: 플로우 멘토: 윤00(머신러닝 엔지니어) 팀원: 최00, 박상욱, 홍00, 김00 담당매니저: 김00 개최: NanoDegree 3. 데이터 전처리 - 상품 카테고리명 한국어 번역 from googletrans import Translator # english to korea trans = Translator() result = trans.translate("english.", src='en', dest='ko') result.text category_list = order_df['product_category_name_english'].value_counts().index.tolist() print(category_list) cat..

Pandas 라이브러리를 이용하여 데이터를 확인하는 방법 그 중 가장 대표적인 메서드: head() head() 메서드는 데이터를 전부 보여주지 않고 상단 부분만 출력하여 보인다. tail() 메서드는 하단 부분만 출력하여 보인다. import pandas as pd train=pd.read_csv("data/train.csv") train.head() train.tail()

read_csv를 통해 csv파일을 pandas 라이브러리에서 제공하는 dataframe 객체로 변환했다면, 불러온 데이터의 행과 열의 갯수를 관찰할 수 있다. [DataFrame 변수명].shape df.shape

딕셔너리 참고자료: https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#dictionaries 5. Data Structures — Python 3.9.6 documentation 5. Data Structures This chapter describes some things you’ve learned about already in more detail, and adds some new things as well. 5.1. More on Lists The list data type has some more methods. Here are all of the methods of list objects: list.append(x) docs.python.org d..

파이썬에서 데이터 파일(csv 파일)을 불러오기 위해서는 pandas 라이브러리를 이용한다. pandas를 이용해 csv 파일을 불러오기 위해서는 아래와 같이 pandas를 먼저 import 해야한다. 그리고 약어로 지정한 pd를 사용하여 read_csv함수를 통해 csv 파일을 불러 올 수 있다. import [라이브러리] as [사용할이름] import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

리스트의 인덱싱 - car라는 변수에 담겨있는 '구급차'를 인덱싱을 통해 가져오기 car 리스트의 첫번째 원소는 0부터 시작하므로 구급차는 인덱싱 순서로 2번째에 있다. car=['경찰차','소방차','구급차','녹차'] car[2] - 1번째 인덱스 가져오기 car[1] - 마지막 인덱스 가져오기 car[-1] 문자열을 리스트로 만들기 - split(): address를 공백으로 문자열 분리 address=" 경기도 파주시 심학산로 000 1001동 " address_list=address.split() - len(): 문자열 길이 구하기 len(address) - len(): 리스트의 길이 구하기 총 리스트의 길이로 리스트 안의 원소 개수와 같다. len(address_list) - 인덱싱으로 '파주..