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Python

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데이터 조작 및 분석을 위한 Pandas 심화 데이터프레임 정렬하기 인덱스, 컬럼값으로 정렬할 수 있음. Index, Column 기준으로 정렬하기 axis = 0 : 행 인덱스 기준 정렬(Default 오름차순) ascending = False : 오름차순 / Tru : 내림차순 import numpy as np import pandas as pd print("DataFrame: ") df = pd.DataFrame({ 'col1' : [2, 1, 9, 8, 7, 4], 'col2' : ['A', 'A', 'B', np.nan, 'D', 'C'], 'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3], }) print(df, "\n") # ..
Python의 모듈과 패키지 코드의 길이가 길어지는 상황. 모든 함수, 변수를 구현하는 것은 불가능. 누군가 만들어 놓은 함수, 변수 등을 활용하자! 모듈 특정 목적을 가진 함수, 자료의 모임. import 키워드를 이용해서 모듈 사용. import random #random 모듈을 사용. 모듈 속 사용하려는 함수/변수의 사용법 확인 random 모듈에서 randrange 함수를 사용하는 예시 random.randrange(start, stop) range(start, stop) 중의 한 원소를 가지고 옵니다. .(dot) 을 쓴 후에 모듈 속 함수/변수 사용 import random print(random.randrange(0, 2)) # 0, 1 둘 중 1개를 랜덤으로 호출. 우리가 원하는 내용이 담긴 모듈 제작가능. .py(파..
Python-자료형 활용 1. List - append(d) : 자료 d를 리스트 마지막 원소 뒤에 추가. 한 개만 넣을 수 있음. - insert(i, d) : 인덱스 i에 자료 d를 추가. 한 개만 넣을 수 있음. - remove(d) : 처음나오는 자료 d를 제거. 중복시 인덱스가 작은 원소 제거. - sort() : 리스트를 정렬. 숫자형은 오름차순, 문자열은 사전순. 같은 자료형일 경우에만 사용 가능. 2. 시퀀스자료형. - 순서가 있는 자료형. 리스트, 문자열 등이 이에 속함. - 순서가 존재하므로 인덱싱/슬라이싱이 가능하다. - 음수를 넣거나, 자리를 비우는 것도 가능. a = "once" b = ['t', 'w', 'i', 'c', 'e'] print(a[1]) # n print(b[2:4]) # ['i', 'c'..
Python의 기본내용 Print 명령어 - print("test message") 자료형 1. Number - 정수, 실수, 복소수 2. String - ', " 으로 감싸서 문자열로 정의 3. Comment - 단일 행 : # - 여러 행 : ''' , """ 으로 시작과 끝맺음 처리 4. List - 여러 자료형을 담을 수 있음 - [3, 'abc'] 자료형끼리 간단한 형변환 int() # 정수형으로 변환 float() # 실수형으로 변환 str() # 문자형으로 변환 list() # 리스트로 변환 tuple() # 튜플로 변환 비교연산자의 종류 == 같다. != 다르다. > 왼쪽이 더 크다 = 왼쪽이 더 크거나 같다.
Windows 에서 PIP 설치하기 PIP? 파이썬으로 작성된 패키지를 설치하거나 관리하는 패키지 관리 시스템. PIP 설치 방법 1. 관리자 모드로 cmd 창 열기 - 윈도우키 누른 후 ``cmd`` 입력한 상태에서 `ctrl`+`shift`+`enter` - 윈도우키 누른 후 ``cmd`` 입력한 상태에서 관리자모드 실행하기 클릭. 2. 아래 명령어 입력 후 실행. > curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py 3. python 설치 - 명령 프롬프트에서 `python` 입력하면 Microsoft Store 에서 python 설치 화면으로 바로 이동되며 설치 진행. 4. 다운받은 get-pip.py 명령 프롬프트에서 실행 > python get-pip.py 완료.

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