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이번에는 판다스 객체의 산술연산에 대해 알아보겠습니다 판다스 객체의 산술연산은 먼저 ① 행/열 인덱스를 기준으로 모든 원소를 정렬하고 ② 동일한 위치에 있는 원소끼리 1:1 대응시켜 처리합니다 (단, 대응되는 원소가 없으면 NaN(Not a Number)으로 처리) # 판다스(Pandas) import pandas import numpy import seaborn #seaborn 내장 데이터셋의 종류 # 'anscombe', 'attention', 'brain_network', 'car_crashes', 'diamonds' # 'dots', 'exercise', 'flights', 'gammas', 'iris' # 'mpg', 'planets', 'tips', 'titanic' # 시리즈와 값 연산 se..

오늘은 지난 번에 이어 판다스(Pandas) 라이브러리(Libarary)의 데이터프레임(DataFrame)에 대해 학습하겠습니다 지난 번에 데이터프레임의 행과 열을 생성하고 삭제하는 방법을 살펴보았는데 생성한 행과 열을 선택하거나 추가하고 값을 변경하는 법을 보겠습니다 선택을 위해서는 두가지의 인덱서를 사용합니다(loc, iloc) 구분 loc iloc 대상 인덱스 이름(index label) 정수형 위치 인덱스(integer position) 범위 범위의 끝을 포함한다 범위의 끝을 제외한다 # 판다스(Pandas) import pandas data = {'국어' : [100, 90, 80], '영어' : [98, 88, 78], '수학' : [76, 86, 96]} df = pandas.DataFram..

오늘은 판다스(Pandas) 라이브러리(Library)에 대해 알아보겠습니다 판다스 라이브러리는 데이터를 수집하고 정리하는 데 유용한 오픈 소스(open source)입니다 데이터 분석을 위해서는 우선적으로 데이터가 필요합니다 그런데 다양한 소스(source)로부터 수집하는 데이터는 형태나 속성이 매우 다양하기 때문에 컴퓨터가 이해할 수 있으면서도 동일한 형식을 갖는 구조로 통합할 필요가 있습니다 이를 위해서 판다스는 시리즈(Series, 1차원 배열)와 데이터프레임(DataFrame, 2차원 배열)이라는 구조화된 데이터 형식을 제공합니다 시리즈(Series)는 앞서 언급했듯이 1차원 배열의 형태를 갖습니다 인덱스(index)와 데이터가 1:1 대응을 하는 형태로 파이썬(Python)의 딕셔너리(Dict..

부족하지만 기본적인 파이썬(Python)의 문법(Syntax)를 학습하였습니다 이제 파이썬(Python)을 학습한 진짜 이유인 머신러닝(Machine Learning)에 대해 알아보겠습니다 머신러닝(Machine Learning)을 학습하기 위해 먼저 환경부터 갖추겠습니다 먼저, 아나콘다(Anaconda)를 설치하는 것입니다 아나콘다는 판다스(Pandas), 넘파이(NumPy), 맷플롯립(Matplotlib), 사이파이(SciPy), 사이킷런(scikit-learn) 등 데이터 분석에서 자주 사용되는 라이브러리가 기본으로 설치됩니다 아나콘다(Anaconda) 설치는 링크를 따라가서 다운로드하고 설치하시면 됩니다 쉽죠-_- https://www.anaconda.com/download/ Anaconda Py..