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맥북에서 주피터 노트북을 실행하기 위해서는 아나콘다 설치가 필요하다. https://www.anaconda.com/products/distribution Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 에서 다운로드 진행 후 설치해준다. You cannot install Anaconda in this location 에러가 발생하더라도 Install for me only 옵션을 선택 후 설치하면 해결된다. 설치가 완료된 후 Anacon..

행 단위 데이터 추출하기 loc 인덱스 기준으로 행 데이터 추출 iloc 행 번호 기준으로 행 데이터 추출 loc[인덱스번호] : -1같은 값 넣으면 오류 print(df.loc[0]) print(df.loc[[0,99,999]]) 한번에 여러 행 추출 데이터프레임의 마지막 행 추출하기 마지막 행 데이터의 인덱스를 알아야 한다. 1. shape[0]에 행 크기 (1704)가 저장되어있음. number_of_rows=df.shape[0] last_row_index= number_of_rows -1 print(df.loc[last_row_index]) 실행 결과 country Zimbabwe continent Africa year 2007 lifeExp 43.487 pop 12311143 gdpPercap ..

기본적으로 배열의 구조, 다차원 배열, 배열 간 연산, 정렬 등 가능 배열 객체 ndarray import numpy as np data = np.array([1,2,3,4,5]) print(data) print(type(data)) print(data.dtype) 실행 결과 [1 2 3 4 5] ☆쉼표 없음!!!! int32 배열 객체 생성하는 방법 : array() 메소드 2차원(2행 3열) 랜덤 수 생성 : random.randn() 메소드 import numpy as np data = np.random.randn(2,3) print(data) print(data.shape) print(data.dtype) [[1.275644478 -0.0237722 1.0475675] [-0.86039567 1...

code 국가코드표 국적코드 국적명 0 A01 일본 1 A02 대만 2 A03 홍콩 3 A18 중국 4 A18 이란 5 A22 우즈베키스탄 6 A23 카자흐스탄 7 A99 아시아 기타 데이터 통합 - 옆으로 통합 (merge) 데이터 옆으로 통합하기(left 조건) sample_1_code = pd.merge(left=arrived_1, right=code, how='left', left_on='국적코드', right_on='국적코드') left / right 왼쪽/오른쪽 테이블 how='left' 왼쪽 테이블 기준으로 두 테이블 결합 how='inner' 데이터 옆으로 통합하기(inner 조건) left_on right_on 왼쪽/오른쪽 테이블의 기준칼럼은'국가코드' 매칭되는 값이 없는 경우 NaN으로..

pandas 테이블 형태의 데이터를 쉽게 다룰 수 있는 파이썬 라이브러리 pandas 라이브러리 불러오기 import pandas as pd pd.함수명() row1 = 제목 --데이터 분석에는 불필요 row2 = 4개의 칼럼명 row3~8 = 분석할 데이터 -- 데이터 분석에 필요 row 9~10 = 요약 정보 -- 데이터 분석에 불필요 arrived_1= pd.read_excel('./Downloads/20-11arrived.xlsx',header=1, skipfooter =2,usecols = 'A:C') arrived_1.head(3) pd.read_excel() -엑셀 파일 불러오는 함수 안에 Path넣음 header =1 - 칼럼명 있는 위치. 0부터 시작이므로 row2 = 1 skipfoot..

1. Numpy (넘파이) Numpy 는 Numerical Python의 줄임말로, 자료구조 알고리즘 신술 데이터를 다루는 대부분의 과학 게산 어프리케이션에서 필요한 라이브러리를 제공한다. 고속 배열 처리, 데이터분석 알고리즘에 사용할 데이터 컨테이너의 역할을 한다. 파이썬을 위한 많은 산술 도구는 Numpy 배열을 기본 자료구조로 가정하고 있거나 Numpy와 쉽게 연동할 수 있는 기능을 제공한다. Numpy 가 제공하는 기능 다차원 객체 ndarray 배열원소를 다루거나 배열 간의 수학 게산 수행하는 함수 디스크로부터 배열 기반의 데이터를 읽거나 쓸 수 있는 도구 선형대수 게산, 푸리에 변환, 난수 생성기 파이썬 확장과 C. C++에서 Numpy 의 자료구조에 접근하고 게산기능을 사용할 수 있도록 해주..