pandas 까먹는것들
DataFrame 만들기 import pandas as pd ## name, korean_score, english_score 컬럼이 있는 데이터 프레임 만들기 #########방법 1 names = ['aaa','bbb','ccc'] 1_scores =[56,77,98] 2_scores =[75,56,89] dict1 = { 'name' = names, 'korean_score' = 1_scores, 'english_score' = 2_scores } df = pd.DataFrame(dict1) print(df) #########방법 2 school = [ ['aaa',56,75],['bbb',77,56],['ccc',98,89] ] df = pd.DataFrame(school, columns=['na..
numpy array와 python list 차이
덧셈 결과 다름 [1,2,3,4] [1,2,3,4] ### numpy array [1,2,3,4] + [1,2,3,4] = [2,4,6,8] ### python list [1,2,3,4] + [1,2,3,4] = [1,2,3,4,1,2,3,4] python list는 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 안됨( 곱셈의 경우 기존 리스트 값이 곱한 값만큼 뒤에 붙여짐) numpy array는 같은 자료형의 데이터만 가능, python list는 다양한 자료형의 데이터 동시에 가능 import numpy as np list= [1,2,"one","two"] print(list) ###결과 : [1, 2, 'one', 'two'] nparray = np.array(list) print(nparray) ###결과 : ['1' ..
python array
n차원 array import numpy as np ## 1차원 array array1=np.array([1,2,3,4]) print(array1.shape) ## 결과: (4,) ## 2차원 array array2=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) print(array2.shape) ## 결과: (2,4) array 잡다 import numpy as np array = array([1,2,3,4]) ## array에 몇개의 요소가 있는지 array.size ######## 결과: 4 ## 같은 값으로 채워진 array 생성 np.full(6,0) ## (몇개,특정값) ######## 결과: [0 0 0 0 0 0] ## 랜덤 값으로 채워진 array 생성(0~1사이) np.ran..
