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[python] 데이터프레임 값에 apply 로 함수 적용하는 다양한 방법 데이터프레임 값에 apply 로 함수 적용하는 다양한 방법 데이터 프레임의 값에 각 함수를 적용해야 할 때가 있다. 뭐 예를 들어서.. 각 행 별로 평균값을 계산해서 열로 만들어야 한다던지, 다 같이 +1 이 필요하다던지.. 그런 경우에 데이터 프레임에 apply를 사용해서 원하는 값에 원하는 함수를 적용할 수 있다. 1. 데이터 준비 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size = (5, )), columns=["First"]) df['Second'] = np.random.randint(10, size = (5,)) df['Third'] = np.random.randint(10, size = (5,.. 2022. 6. 1.
[python] 0 으로 채워진 데이터 프레임 만들기! - zeros 0 으로 채워진 데이터 프레임 만들기! - zeros 가끔 분석을 하다보면.. 빈 값이 아니라 0으로 일단 어떤 값이 채워져 있는 데이터 프레임이 필요한 경우가 있다. 내가 필요한 데이터 프레임의 size를 알고 있다면 numpy의 0행렬 만드는 기능을 통해 쉽게 0으로 채워진 데이터 프레임을 만들 수 있다. 1. 0 행렬 만들기 import numpy as np import pandas as pd myArr = np.zeros((7, 6)) # size를 알고 있어야 함 myArr np.zeros 는 0행렬을 만들어주는 numpy 함수이다. 7 X 6 size의 0행렬이 만들어졌음을 확인할 수 있다. 2. 데이터 프레임 만들기 df_zero = pd.DataFrame(myArr, columns = ['.. 2022. 5. 31.
[Numpy] Numpy 기초 - 기본적인 배열 다루기 Numpy : Numeric + Python 의 약자로 수학 및 과학 연산 라이브러리 Numpy는 배열이나 행렬 계산에 필요한 함수를 제공해 준다. 비정형 데이터 처리나 자연어 처리에 배열(Array)이 사용되는데 그 때 필수적인 라이브러리이다. import numpy as np #Numpy 사용하기 위해 import 하기 # 일반적으로 np 로 사용 1. 리스트 데이터를 배열로 만들기 np.array() 를 사용하여 리스트 데이터를 1차원 배열로 만들 수 있다. dataList = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] dataArr = np.array(dataList) dataArr #array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) - 배열의 데이터 타입 확인해보기 배열.dtype 으로 배열 내의 데이.. 2022. 5. 10.
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