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Python/Python 기초 연습

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[Python] 데이터 추가 하기 - append, extend, insert 3분 마스터 Python List에서는 크게 3가지 방법으로 데이터를 추가할 수 있다. append(), insert(), 그리고 extend() 메소드를 통해서 가능하고 특히 데이터 전처리 상황에서 유용하게 쓰일 수 있다. 목차 1. append() 사용법 안내 2. extend() 사용법 안내 3. insert() 사용법 안내 1. append() 가이드 append(object)는 리스트 마지막에 object의 형태를 유지하면서 인자를 첨부하는 것이다. 이는 비단 리스트에서 뿐만 아니라 DataFrame에서도 가능한 함수여서 굉장히 편리하다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 list_sample = [1,2,3, 'a'] test1 = ['a','b','c'] ## 데이터 추가하기 list_sa..
[python] for문 예상 시간 측정하기 - ipypb 및 tqdm 소개 오늘은 python에서 for 반복문을 사용할 때 예상 시간 및 리소스를 측정할 수 있는 패키지를 소개하고자 한다. 사실 사람들이 tqdm은 많이 알고 있을텐데, 개인적으로는 ipypb의 ipb 패키지가 훨씬 좋다고 생각해서 이를 중점적으로 소개하려 한다. 1. Ipypb의 ipb를 활용한 for문 예상 시간 측정 ipypb의 사용법은 코린이도 사용할만큼 아주 단순하고 유용하다. 문법: for index in ipb(반복하는 객체 넣어주기) ipypb에서 자세한 사항 알아보기 - 참고 URL 개인적으로 Python에서 가장 이쁘게 시각화할 수 있는 것이 ipb라고 본다. UI도 굉장히 단순하면서 좋고, tqdm과는 다르게 반복문 중간에 다른 객체나 명령어가 들어가도 상관 없이, 프로세스 바가 정말 이쁘게..
[Python] Pandas Query 정복 - 실전 데이터 활용(EPL 리그) ※ 참고 사항 - 활용 데이터 셋은 EPL 프로 축구 리그 데이터 데이터 셋 원본 다운로드 페이지로 이동하기 축구에 관심이 있으신 분들이 보면 재미있게 데이터 분석을 공부할 수 있는 좋은 데이터셋입니다. 또한 실전 데이터라고 봐도 무방할 만큼 아주 좋은 데이터셋입니다. 원래 데이터가 생긴 모습 1. Query 활용법 요약 - 1분도 길다. 결론부터!! Query 기능 설명 코드 논리 및 예시 1. 비교 연산자 검색 , ==, != 등을 활용한 데이터 검색 df.query(' column 비교연산자 숫자 ') e.g. df.query(' col != 10') 2. in 논리 검색 in, not in 을 활용한 데이터 검색 df.query('column == [원하는 조건]') df.query('column..
[Python] Pandas의 Pivot Table 활용 마스터하기 목차 1. 활용 데이터셋 소개 - EPL 리그 데이터 2. Pivot Table 기초 소개 3. 실제 데이터 활용 - Query 활용, Aggfunc의 활용을 통한 실제 인사이트 도출 Q. 플레이스타일이 가장 호전적인 팀은 어디? 1. 활용 데이터셋 - EPL 리그의 경기 데이터 https://www.kaggle.com/datasets/azminetoushikwasi/epl-21-22-matches-players EPL 2021-22 | English Premier League Detailed Match & Player Stats of English Premier League Season 2021-22 www.kaggle.com 재미있는 데이터이니 다운받아보자 2. Pivot Table의 기초 활용법 -..
[Python] argmax, argmin, max, min - 마스터 1분컷 1. 결론 요약 Method 의미 예시 max(데이터) 데이터 중 최대값을 반환 max([1,2,3,10000]) = 10000 np.argmax(데이터) 최대값이 "어디에 있는지" 반환 max([1,2,3,10000]) = 3 ## 인덱스 번호 min(데이터) 데이터 중 최소값을 반환 min([1,2,3,10000]) = 1 np.argmin() 최소값이 "어디에 있는지" 반환 argmin([1,2,3,10000]) = 0 ##인덱스 번호 2. Method 상세 설명 이러한 데이터가 있는데, "최대값과 최소값이 무엇이고 어디에 있는지 찾아라"라는 업무를 수행해야 한다면? (1) max & argmax - max( iterable or objects) : 최대값을 반환 - numpy.argmax(iter..
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