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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..

CRUD는 대부분의 컴퓨터 소프트웨어가 가지는 기본적인 데이터 처리 기능인 Create(생성), Read(읽기), Update(갱신), Delete(삭제)를 묶어서 일컫는 말이다. 사용자 인터페이스가 갖추어야 할 기능(정보의 참조/검색/갱신)을 가리키는 용어로서도 사용된다. https://ko.wikipedia.org › wiki › CR... CRUD - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 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') 수정, 추가 sr[0..

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') boolean sr>=30 Result : a False b True c True d True e True Name: kor, dtype: bool sr[sr>=30] # boolean indexing : 30 이상인 열만 출력 Result : b 40 c 60 d 80 e 100 Name: kor, dtype: int64 논리 연산자 (and → & , or → | , not → ~) : pandas가 R의..

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..