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[파이썬][데이터 사이언스 기초] DataFrame 변형

DataFrame 변형 import pandas as pd miracle_df = pd.read_csv('test1.csv', index_col=0) miracle_df FP_cost Slots_used Faith_Required Way of White Corona 15 1 18 Projected Heal 55 1 28 Lighting Arrow 19 1 35 Heal Aid 27 1 8 Soothing Sunlight 80 1 45 Replenishment 30 1 15 값 변경하기 하나의 데이터 값 변경 miracle_df.loc['Heal Aid', 'Faith_Required'] = 6 miracle_df FP_cost Slots_used Faith_Required Way of White Coro..
파이썬/데이터 사이언스 기초 2020. 6. 3. 00:04
[파이썬][데이터 사이언스 기초] DataFrame 인덱싱

DataFrame 인덱싱 import pandas as pd miracle_df = pd.read_csv('test1.csv', index_col=0) miracle_df FP_cost Slots_used Faith_Required Way of White Corona 15 1 18 Projected Heal 55 1 28 Lighting Arrow 19 1 35 Heal Aid 27 1 8 Soothing Sunlight 80 1 45 Replenishment 30 1 15 원하는 데이터 출력 miracle_df.loc['출력하고자 하는 데이터', '해당 정보 (column 이름)'] miracle_df.loc['Way of White Corona', 'FP_cost'] 15 한 줄 통째로 출력 mira..
파이썬/데이터 사이언스 기초 2020. 6. 2. 05:47
[파이썬][데이터 사이언스 기초] pandas

Data Frame 2차원 형태의 데이터를 다루기 위한 자료형 주로 표형식을 다룸 column: 데이터의 특징으로 구분함 row: 레코드를 의미 (대상이 되는 것) pandas는 numpy기반으로 만들어졌으며 더 향상된 기능들을 가지고 있음. numpy의 경우 자료형이 통일 되어야 하지만 pandas는 여러 가지 자료형을 혼용할 수 있음 import pandas as pd two_dimensional_list = [['Way of White Corona', 15, 1, 18], ['Projected Heal', 55, 1, 28], ['Lighting Arrow', 19, 1, 35]] data = pd.DataFrame(two_dimensional_list, columns = ['Miracle', 'F..
파이썬/데이터 사이언스 기초 2020. 5. 27. 03:27
[파이썬][데이터 사이언스 기초] numpy

numpy array numpy의 모듈의 numpy 함수를 이용하여 numpy array 생성 import numpy array1 = numpy.array([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 25, 29, 35]) array1 array([ 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 25, 29, 35]) type(array1) numpy.ndarray 요소 확인 array1.shape (11,) 2차원 배열 array2 = numpy.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8,], [9, 10, 11, 12]]) type(array2) numpy.ndarray array2 array([[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 1..
파이썬/데이터 사이언스 기초 2020. 5. 25. 23:22
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