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

라이브러리 호출 및 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') 각종 통계값 출력 print('최대값 :',sr.max()) print('최소값 :',sr.min()) print('합 계 :',sr.sum()) print('평균값 :',sr.mean()) print('중간값 :',sr.median()) # 짝수개일때 가운데 2개의 평균값 출력 print('최대값의 인덱스 :',sr.idxmax()) # 가장 큰 값의 인덱스 print('최소값의 인덱스 :',sr.idxmi..

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..