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Pandas에서 함수를 이용하여 데이터를 변경해보자. 1. lambda : lambda 인자 : 표현식 으로 사용되며, 함수를 한 줄로 사용할 수 있는 기능을 가지고 있다. def f(x , y): return x + y f(1,4) # 5 f = lambda x,y: x + y f(1,4) # 5 -> 위의 f 함수를 lambda를 통해 구현할 수 있다. # 제곱 (lambda x: x ** 2)(3) # 9 -> 이와 같이 한 줄로도 사용할 수 있다. 2. map( ) 함수와 리스트를 인자로 받아 리스트의 모든 원소들에 함수를 적용시킨 후, 그 결과를 새로운 리스트에 담아준다. ex = [1,2,3,4,5] f = lambda x: x ** 2 list(map(f, ex)) # [1, 4, 9, 16..

Pandas에서 데이터를 가져오고 삭제해보자. 1. df.head( ) import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("./data/example.xlsx") # 앞의 5개 데이터 출력 df.head() -> 기본적으로 5개의 데이터를 출력하며 숫자를 지정하여 원하는 개수만큼 출력할 수 있다. 2. df[ : ] # row인덱스 기준으로 3개의 데이터 출력 (0,1,2) df[:3] -> row(행) 인덱스 기준으로 데이터를 출력한다. 3. df["abc"] # account 컬럼의 앞 2개의 데이터 출력 df["account"].head(2) -> df의 account컬럼을 출력하며 앞의 2개의 데이터만 출력한다. 4. 이렇게도 할 수 있다. a..

DataFrame에 대해 알아보자. 1. DataFrame 생성 from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np # Example from - https://chrisalbon.com/python/pandas_map_values_to_values.html raw_data = {'first_name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'], 'last_name': ['Miller', 'Jacobson', 'Ali', 'Milner', 'Cooze'], 'age': [42, 52, 36, 24, 73], 'city': ['San Francisco', 'Baltimore', 'Miami..

Pandas에 대해 알아보자. 1. Pandas 란? 구조화된 데이터의 처리를 지원하는 Python 라이브러리 고성능 Array 계산 라이브러리인 Numpy와 통합하여 강력한 스프레드시트 처리 기능 제공 -> 엑셀을 파이썬으로 하는 느낌 인덱싱, 연산용 함수, 전처리 함수 등을 제공 Series : 데이터프레임 중 하나의 칼럼에 해당하는 데이터 모음 Object 를 말한다. DataFrame : 데이터 테이블 전체를 포함하는 Object 를 말한다. 2. Pandas 모듈 호출 import pandas as pd 3. Pandas 간단히 살펴보기 data_url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.dat..