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[python] loc , iloc 으로 행 데이터 접근하기 데이터 프레임에서 loc , iloc 으로 행 데이터 접근하기 열 데이터를 접근하려면 그냥 column 명으로 접근하면 된다. 여러 column의 값을 가져오고 싶으면 원하는 column 명을 리스트 형식으로 쓰면 된다. 데이터 프레임에서 행 방향으로 데이터를 접근.. 또는 선택 하는 방법은 .loc 와 .iloc 이 있다. .loc : 인덱스 명을 적어서 참조하는 방법 .iloc : 정수 인덱스 형식으로 적어서 참조하는 방법 예시를 위해 임의의 데이터 프레임을 하나 만들어보겠다. import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns score = {'Mary': [90, 68, 70, 80, 92, 68, 78], 'Kate': [90, 68, 7.. 2022. 5. 19.
[python] 데이터 프레임 열 순서 변경하는 방법 데이터 프레임(DataFrame) 열 순서 변경하는 방법 데이터 프레임에서 열 끼리의 연산을 해서 새로운 열을 만들어 냈는데 그 경우 열이 맨 끝에 추가되서 보기가 어렵다거나 그냥 열 순서가 엉망인 경우... 열 순서를 바꾸고 싶은 경우가 있다. 열 순서를 변경하는 방법은 간단하다. '이름', '성별', '나이' 라는 세 개의 열을 가진 df 라는 데이터프레임이 있을 때 df = df[['성별', '나이', '이름']] 이렇게 원하는 순서대로 열 이름을 리스트로 넣어주면 된다. 모든 열의 이름을 넣어야 한다. 만약 ['성별', '이름'] 이렇게 넣게 되면 '나이' 열은 없어지게 된다. 열을 삭제하고 싶었다면 그렇게 해도 된다. 예시) import numpy as np import pandas as pd .. 2022. 5. 17.
[python] 재귀호출로 최대공약수 구하기 - 유클리드 호제법 이용 재귀호출로 최대공약수 구하기 - 유클리드 호제법 이용 유클리드 호제법은 최대공약수를 구하는 알고리즘 중의 하나이다. * 최대공약수 GCD, greatest common divisor 위키백과 참고 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%A0%ED%81%B4%EB%A6%AC%EB%93%9C_%ED%98%B8%EC%A0%9C%EB%B2%95 유클리드 호제법을 간단히 설명하자면 gcd(x, y) 라는 함수는 x와 y의 최대공약수를 구하는 함수라고 하자. 그러면 gcd(x, y) = gcd(y, x % y) 가 성립하게 된다는 알고리즘이다. 예를 들어 36, 20 두 숫자의 최대공약수를 구한다고 하자. gcd(36, 20) = gcd(20, 16) = gcd(16, 4) 여기서 16은.. 2022. 5. 16.
[공모전] 2022년 반도체 공정실무 직무체험 모집 소개 2022년 반도체 공정실무 직무체험 모집 소개 고용노동부에서 주관하는 직무체험이 있다. 반도체 산업의 경우 국가보안사업이어서 기업 밖에서 접할 수 있는 정보와 기업 내에서 접할 수 있는 정보가 확실히 차이가 난다고 생각한다. 특히 반도체 공정에 관한 내용은 직접 실무를 체험해보면서 하는게 이해도 잘 될 것 같다. 공부하려고 열심히 자료, 논문을 읽어봐도 사실 일하기 전이랑 일한 후랑 정보를 받아들이는 것에 큰 차이를 느낄 것이라고 생각한다. 뭐 그것은 반도체 말고 다른 산업도 비슷하겠지만... 그래서 반도체와 관련된 회사에 취직을 생각하고 있다면 이런 직무 체험을 지원해 보는 것이 도움이 될 것 같아서 소개한다. * 개요 - 참여 대상 : 서울(경기)권역 대학 재학(졸업, 휴학)생 - 45명 - 참여 기.. 2022. 5. 16.
차세대 반도체 메모리 MRAM - Magnetic Random Access Memory 이란 ? 메모리 반도체 하면 보통 DRAM 와 FLASH 가 가장 먼저 떠오른다. 간단하게 설명하자면 DRAM 은 외부 전원에 의존하여 Active 상태에 있어야만 정보가 남아있고, 외부 전원이 차단되면 정보가 사라지는 휘발성 메모리 소자이다. 그리고 FLASH는 외부전원이 차단되어도 정보를 갖고 있는 비휘발성 메모리가 맞는데, 차세대 반도체 메모리는 FLASH 에 비하여 기존 특성들(전력, 데이터 유지, write/read 특성 등)이 뛰어나기 때문에 최근 미래 먹거리로 많이 연구되고 있는 메모리이다. 연구되고 있는 차세대 메모리는 정말 다양하게 있는데 그 중 내가 자주 들어본 건 MRAM과 PRAM 이다. ( 둘 다 비휘발성 메모리이다.) 그중 MRAM이 무엇인지 찾아보았다. MRAM : Magnetic Ra.. 2022. 5. 15.
[공모전] 2022년 대전 SOS랩 리빙랩톤 대회 소개 대전에서 SOS Lab에서 주관하는 공모전이 하나 있다. 대전 시민이라면 이 공모전에는 상금도 있으니 참여하면 좋을 것 같아서 참가 신청이 며칠 남지 않았지만 소개하려고 한다. 대전 시청도 그렇고 이렇게 시민이 참여할 수 있는 활동이 가끔 있는데 괜찮은 것 같다. 2022년 대전 SOS랩 리빙랩톤 대회 행사명 : 대전 SOS랩 리빙랩톤 대회 접수기간 : 4/20 ~ 5/18 [ 1차 서면평가 합격시, 대회 참여기간은 6/10 까지] 행사주관 : 대전정보문화산업진흥원, 와우디랩 참가대상 : 만 19세 이상 대전 소재 대학생 및 일반인. 개인 또는 팀(5인 이내) 참여가능 지정주제로 할 수 있고 자유주제로 할 수 있는데 보통 이런건 지정주제로 하는게 쉽지 않나..? 자유주제를 생각해 둔 것이 있다면 그걸로 .. 2022. 5. 14.
[python] DataFrame의 결측치를 시각화 해서 확인하기 - missingno 사용 DataFrame의 결측치를 시각화 해서 확인하기 - missingno 사용 데이터를 불러왔을 때 결측 값의 유무를 isnull( ) 또는 isna( ) 함수를 사용하여 확인할 수 있지만 missingno.matrix( ) 를 사용하여 시각화하여 확인할 수 도 있다. 그러려면 우선 missingno 라는 라이브러리가 설치되어 있어야 한다. 예시를 위해 seaborn 에서 기본적으로 제공하는 데이터셋 중 하나인 titanic 데이터를 불러 오겠다. 1. 필요한 라이브러리 import import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 분석에 있어서 기본적인 라이브러리 import 1.. 2022. 5. 13.
[python] DataFrame 의 결측값, 중복값 확인하고 제거하기 DataFrame 의 결측값, 중복값 확인하고 제거하기 데이터 프레임 내의 데이터들은 결측치(값이 없는 칸) 또는 중복값(모든 열의 값이 동일한 row 들)이 있을 수 있다. 데이터 분석을 하기 전에 이 값들을 제거하고 시작하는 것이 용량을 줄이기에도 좋고, 이상한 결과가 나오지 않게 하는 데에도 좋다. import numpy as np import numpy as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 데이터 분석하는데 import 하고 시작하는 것들. # 이번 글에서는 필요없는 부분도 있지만 보통 데이터 분석할 때 다 쓰인다. 1. 결측치 확인하기 결측치는 .isna( ) 또는 .isnull( ) 함수로 쉽게 확인할 수 있다. df1... 2022. 5. 12.
[python] 정규표현식(Regular Expressions)과 메타문자 정리 정규표현식(Regular Expressions) 특정 규칙을 가진 문자열을 표현하는 방식이다. '이름 : XXX, 나이 : 99, 국적 : 한국, 010-1234-1234, 123456-1234567, 취미 : python' 예를 들어 위와 같은 주민등록번호가 포함된 긴 문자열을 입력 받았을 때, 주민등록번호만 뽑아내고 싶다면 ? 숫자 6개로 시작해서 중간에 '-' 부호가 들어가고 숫자 7개가 연이어 나와 있는 부분을 가져오면 된다. 전화번호가 포함된 긴 문자열을 입력 받았을 때, 전화번호만 뽑아내고 싶다면? 010 으로 시작해서 숫자 4개씩 '-' 부호를 사이에 끼고 있는 부분을 가져오면 된다. 그런 것들을 정규표현식을 사용하여 해결할 수 있다. re 라이브러리를 import 해주어야 하고, re.fi.. 2022. 5. 12.
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