[ annealing : 단련 중 ] [ annealing : 단련 중 ]

라이브러리 호출 & 데이터 예제 작성 import pandas as pd # 데이터 처리용 라이브러리 import numpy as np # 수치해석용 라이브러리 sr=pd.Series([10,20,30,40,50], index=['a','b','c','d','e'], dtype=int,name='kor') sr a 10 b 20 c 30 d 40 e 50 Name: kor, dtype: int64 Indexing & Slicing sr[0] # 첫번째 값, index 타입이 문자로 고유 index번호(0~)와 다르기 때문에... 10 sr[2:4] # 3~4번째값만 slicing a 10 b 20 c 30 Name: kor, dtype: int64 sr.loc['b'] # index값 기준 20 sr.l..

구글 코렙에서 test 했습니다. import pandas as pd # 데이터 처리용 라이브러리 import numpy as np # 수치해석용 라이브러리 Series : 1차원 list, dict, tuple 객체 DataFrame : 2차원 이상 배열, 행렬 객체 ndarray : numpy의 n차원 배열 객체 # 1차원 Series 객체 sr=pd.Series([10,20,30,40,50], index=['a','b','c','d','e'], dtype=int,name='kor') print(sr) type(sr) Result : a 10 b 20 c 30 d 40 e 50 Name: kor, dtype: int64 pandas.core.series.Series # numpy의 ndarray cl..

csv 파일로 저장할 파이썬 내부 sample 데이터를 불러옵니다. import pandas as pd import plotly.express as px df=px.data.gapminder() # plotly express 라이브러리에 있는 gapminder 데이터 불러옴 sample 데이터의 상위 5행을 출력합니다. df.head() # 상위 (N)행 출력, 기본 5행 pandas를 활용하여 csv 파일로 저장하고, 파일을 다시 읽어옵니다. df.to_csv('/content/drive/My Drive/gapminder.csv',header=True,index=False) # csv파일로 저장 df2=pd.read_csv('/content/drive/My Drive/gapminder.csv') # c..

파이썬에서 파일을 확인하고 디렉토리의 경로를 확인하고 변경하는 코드입니다. 구글 코랩에서 작성하였습니다. 우선, 파일/디렉토리 관련 라이브러리를 불러옵니다. import glob import os 현재 작업 경로를 확인하는 코드입니다. os.getcwd() # get current working directory [ 결과 ] '/content' 현재 작업 경로의 파일을 확인합니다. glob.glob('*') [ 결과 ] ['sample_data'] 작업 경로를 변경하고, 경로와 파일을 확인합니다. os.chdir('/content/sample_data') print(os.getcwd()) glob.glob('*') [ 결과 ] /content/sample_data ['README.md', 'anscomb..