이번 글에서는 pandas 라이브러리의 DataFrame 객체의 .loc attrribute의 조건문을 처리하는 방법을 알아보겠습니다. 필요한 라이브러리 불러오기 seaborn 라이브러리 : dataset을 불러옵니다 pandas 라이브러리 : data를 Series(1차원 데이터), 혹은 DataFrame(2차원 데이터 이상)으로 핸들링합니다 저는 타이타닉 데이터를 불러왔는데요, 다양한 데이터를 불러올 수 있는데 불러오는 방법은 seaborn 라이브러리를 코드 상단에 import 하여 불러온 후 load_dataset('불러오고 싶은 데이터셋') 메소드를 사용하면 됩니다 :) 타이타닉 데이터셋의 경우 891개의 row(행)와 15개의 column(열)으로 구성된 것을 알 수 있습니다 .shape을 사용..

.loc .loc: is primarily label based 주로 "레이블"과 관련된 처리를 하며 부울 타입의 배열(데이터)도 처리가 가능 DataFrame .loc 예시 딕셔너리 형태의 DataFrame 생성하기 아래 코드 결과와 같이 DataFrame(2차원 이상) 형태로 반환하고 싶은 경우 [[]]로 처리 첫번째 코드는 column을 지정하지 않고 row(행)만 선택한 예시이다 column을 지정하지 않았으므로 모든 칼럼이 선택된 것을 확인할 수 있다 두번째 코드는 row('E', 'F')와 column('team', 'assists')을 모두 지정하여 선택한 예시이다 세번째 코드는 slicing(슬라이싱)을 사용하여 row와 column을 선택한 예시이다 numpy array와 시퀀스 타입의 ..

노트북 화면을 오래 보다보니 눈에 피로가 많이가서 다크 모드를 주로 사용하는데요 주피터 랩의 경우 주석 색상이 default로 회색이어서 잘 보이지 않는 불편함이 있었습니다 해당 글에서 Jupyter lab의 주석(글씨) 색상을 변경하는 내용을 다뤄보겠습니다 :) 필자는 conda 환경에서 가상환경을 설치하여 가상환경의 주석(comment) 색상을 변경하였습니다. 1. JupyterLab 경로 찾기 jupyter lab이 설치된 경로를 찾습니다 명령어 which jupyter 2. JupyterLab 데이터 디렉토리 찾기 명령어 jupyter lab path  3. index.css 파일 수정하기 jupyter lab path를 통해 jupyter lab이 설치되어있는 디렉토리를 찾습니다. jupyt..

가상환경 ? 독립된 공간에서 Python 프로젝트와 의존성들을 관리하기 위해 사용 가상환경을 사용하는 이유 1. 의존성 관리 : 프로젝트마다 다른 버전의 라이브러리를 사용할 수 있음 2. 환경 분리 : 프로젝트간 충돌을 방지 3. 배포 용이성 : 프로젝트의 의존성을 파일로 쉽게 내보내고 다른 환경에서 실행할 수 있도록 함 주요 가상환경 및 도구 Anaconda virtualenv pycharm Anaconda(conda) 설치링크 : https://www.anaconda.com/download Free Download | Anaconda Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and ma..

데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 교재를 참고하여 작성하였습니다 Numpy 라이브러리? Python을 이용한 과학 연산을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 지원하는 패키지 라이브러리는 "import 라이브러리명"을 통해 사용할 수 있다 코드 상단에 import numpy as np 실행 import ... as ... 문은 모듈을 별칭으로 가져오기 위해 사용하며 'numpy' 라이브러리의 함수에 접근할 때마다 전체 이름 'numpy'를 사용하는 대신 'np'를 사용하여 코드를 간결하고 쉽게 작성하는데 도움을 준다 Ex) numpy.array() -> np.array() 공식 홈페이지 : https://www.numpy.org 시퀀스 데이터(튜플, 리스트)로부터 배열 생성 arr_obj = np.array(s..

Dictionary(사전) 자료형 Dictionary : 영어 및 국어 사전 구성 : key - value, keyword(=key), 결괏값(=value) 문자열, 리스트, tuple : 데이터 조회시 인덱싱 또는 슬라이싱 딕셔너리에서 값을 조회하는 방법은 key 값을 통해서 값을 조회 기존의 key에 대한 값 수정하기 딕셔너리[기존 키] = 수정할 값으로 기존 값 수정 새로운 key - value 쌍 추가하기 딕셔너리[새 키] = 할당할 값으로 새로운 쌍 추가 위에서 정의한 변수인 country_capital에 '미국' : '워싱턴 D.C.'가 추가된 것을 확인할 수 있다 key 값은 숫자형태도 가능하며 주의해야 할 점은 '인덱스'로 접근하는게 아니라는 점이다 딕셔너리 자료형은 'key' value로..

클래스(class) "함수"의 확장 사물의 "설계도" Ex) 차량의 설계도 속성(Attribute)과 메소드(Method)를 가짐 Ex) 속성(성질, 상태) : 핸들, 문, 브랜드, 모델명, 연식 등 Ex) 메소드(기능, 동작) : 전진, 후진, 정지 등 클래스 생성 방법 class '클래스 이름' Ex) class Car: 객체(object) 클래스('설계도')로 부터 만들어낸 사물 객체는 속성과 메소드를 가질 수 있음 Attribute(속성) : brand, model, year Method(메소드) : init(초기화 메소드), start, stop, __str__ def __init__(self, ~) 초기화 메소드로 객체를 생성하면 처음으로 실행된다 def start(self) 차량의 움직이고 ..

문자열 포맷팅(string formatting) 문자열 내의 변수나 표현식의 값을 삽입하는 방법 코드의 가독성 및 유지보수를 향상 시키는데 도움을 줌 1. % 연산자를 사용한 포맷팅 C언어 스타일의 포맷팅 방법 정수 포맷팅은 %d를 사용한다 % 뒤에 공백을 추가하거나 추가하지 않아도 결과는 동일하게 나오는 것을 확인할 수 있다 실수 포맷팅은 %f를 사용한다 %0.2f의 의미는 소수점 두 번째 자리까지 출력한다는 의미이다 문자열 포맷팅은 %s를 사용한다 두 개 이상의 타입을 함께 포맷팅 하는 것도 가능하다 아래 코드는 문자열과 정수를 함께 포맷팅 하여 출력한 코드이다 %를 표시하고 싶은 경우 %를 두 개 사용하면 아래와 같이 출력할 수 있다 정수뿐만 아니라 실수, 문자열 등 다른 타입에서도 가능하다 2. ..