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Pandas 개념 고수준의 자료구조와 파이썬에서 빠르고 쉽게 사용할 수 있는 데이터 분석 도구 포함 테이블 형 데이터를 다룰 수 있는 다양한 기능을 가진 라이브러리 파이썬 데이터 분석을 위해 기본적으로 사용하는 라이브러리임 row data를 데이터 분석 전 과정을 위해 사용할 수 있도록 변환하는 데이터 전처리에도 많이 사용됨 기능 인 메모리 데이터 구조를 가지며 여러 파일 형식 데이터를 읽고 쓰기 위한 도구 데이터 정렬, 손실 데이터를 통합 처리 데이터 셋을 reshaping, 피벗 라벨 기반 슬라이싱, 멀티인덱싱 제공 데이터 셋 merge, join 하기 편함 다양한 시계열 데이터 처리 가능 데이터 구조 시리즈(Series) : 라벨 표시된 1차원의 동일 형태 배열 데이터 프레임(DataFrame) :..

브로드 캐스팅 (Broadcasting) 뒷 차원에서 부터 비교하여 Shape 같거나 차원 중 값이 1인 것이 존재하면 가능 확대해서 연산을 함 1) Shape이 같은 행렬 2) Shape이 다른 행렬 3) 에러 발생 : ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,3) (4,) 열을 맞춰줘야 오류 없이 실행 실습 1) 서울의 한달 온도에 대한 데이터 생성 31개의 온도 데이터 20~32 사이의 데이터 생성 2) 기온이 25도를 넘는 날의 수 출력 3)기온이 25도를 넘는 날의 평균 기온

함수 기본함수 - 행렬 사칙연산 add(), subtract(), multiply(), divide() 통계함수 mean(), max(),var(),median(),std() 집계 함수 - 합계, 누적합계 1. 기본 함수 - 행렬 사칙연산 1) + , - 2) * , / 2. 통계 함수 1) mean() : 평균, max() : 최댓값 2) argmax() : 자리값 찾기 3) var() : 분산, median() : 중앙값, std() : 표준편차 3. 집계함수 1) sum() : 합계, cumsum() : 누적합계 4. axis : 축 방향 1) 1차원 2) 3차원 : 행, 열, 면

인덱싱 특정한 데이터 추출 : 원하는 위치의 인덱스 값 지정 슬라이싱(slicing) : 연속된 인덱싱 상의 ndarray 추출 팬시 인덱싱(Fancy Indexing) : 일정한 인덱싱 집합을 리스트로 또는 ndarray 형태로 지정해 해당 위치에 있는 데이터의 ndarray 반환 불린 인덱싱(Boolean Indexing) : 특정 조건에 해당하는지 여부인 True/False 값 인덱싱 집합을 기반으로 True에 해당하는 인덱스 위치에 있는 데이터의 ndarray 반환 1. 기본 개념 및 파이썬 복습 1) 1차원 2) 2차원 행렬 특정 요소의 접근을 원한다면 행렬로 가능 3) 3차원 행렬 2. 슬라이싱(slicing) : 연속된 인덱싱 상의 ndarray 추출 1) 1차원 2) 2차원 3. 팬시 인덱..