0. 이전 포스트 2020/12/19 - [Python과 머신러닝/Pandas 데이터 분석] - [Python.Pandas] Lambda함수와 Map함수 이해하기 - Series.map 2020/12/20 - [Python과 머신러닝/Pandas 데이터 분석] - [Python.Pandas] Map 함수 실전편 + .replace함수 사용하기 [Python.Pandas] Lambda함수와 Map함수 이해하기 - Series.map 1. Lambda란? In [1]:def f1(x,y): return x+y In [2]:f1(1,2) Out[2]:3 In [3]:f2=lambda x,y:x+y In [4]:f2(1,2) Out[4]:3 Lambda란 함수를 한 줄로 표현하는 익명 함수 기법이다. lisp ..

0. 이전 포스트 2020/12/15 - [Python과 머신러닝/Pandas 데이터 분석] - [Python.Pandas] Pandas 기본 - DataFrame, Series, Index의 이해 [Python.Pandas] Pandas 기본 - DataFrame, Series, Index의 이해 1. 판다스란? 판다스란 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 python 라이브러리이다. Python 계의 엑셀이라고 표현하면 가장 정확한 표현이라고 생각한다. NumPy와 통합하여 강력한 스프레드시트 처리 coding-grandpa.tistory.com 1. Dict Data를 Pandas로 변환하기 In [1]:from pandas import Series, DataFrame import pandas as ..

0. 요약 지난 포스트에서는 arange/zeros/empty에 대해서 배웠고, Creation Function에 대해서 정리했다. 2020/12/04 - [Python과 머신러닝/Python 데이터 수집] - NumPy arange/zeros/empty 함수의 차이 - Creation Function I 그렇기 때문에 이 포스트에서는 Creation Function에 대해서는 설명하지 않고, Creation function 중 ones_like/zeros_like/empty_like에 대해서 알아보자. In [1]:test_matrix = np.arange(30).reshape(5,-1) Out[1]:array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11], [12, 1..

0. 요약 Creation Function이란 배열 생성을 쉽게 도와주는 함수들을 의미한다. 대표적으로 arange/zeros/empty 함수가 있는데, 각각이 어떻게 동작하는지 코드를 통해 알아보자. In [1]:import numpy as np In [2]:np.arange(0, 5, 0.5) # 0이상 5미만까지 0.5씩 증가하는 값의 array를 만들어라 Out[2]:array([0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5]) In [3]:np.arange(30) # 0이상 30미만까지 1씩 증가하는 값의 array를 만들어라 Out[3]:array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,..

0. 요약 이번에는 ndarray란 무엇이고, 왜 필요한지 배워보려고 한다. ndarray를 어떻게 만들 수 있는지 배워보고, ndarray의 property는 어떤 것들이 있고, 어떻게 활용되는지 간단한 예제들을 통해서 배워보자. 1. ndarray 란 NumPy의 N차원 배열 객체이다. Python의 list와 가장 큰 차이점은, 하나의 데이터 타입만 넣을 수 있다는 점이다. (Python List는 Dynamic typing을 지원하지만, ndarray는 지원하지 않는다) C로 프로그래밍을 한 사람이라면, C의 Array와 동일하다고 이해하면 가장 쉽다. 2. int 타입의 ndarray 생성하기 # a의 list를 int 타입의 ndarray로 생성하여 a_ndarray 변수에 담는다. a = [..