[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 9회차 미션
05. ch01. pandas - 05. 통계값(describe), 요약 정보(info), 정렬 1. 파일 읽어오기(csv) import pandas as pd df = pandas.read_csv('http://bit.ly/ds-korean-idol') df > 2. 기본 정보 알아보기(index, column, info) 2-1, column(열) 출력하기. df.columns Index(['이름', '그룹', '소속사', '성별', '생년월일', '키', '혈액형', '브랜드평판지수'], dtype='object') 가로목록 2-2. column(열) 이름 재정의 new_col = ['name', '그룹', '소속사', '성별', '생년월일', '키', '혈액형', '브랜드평판지수'] (원래 데이터..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 8회차 미션
안녕하세요. 오늘 무심코 강의 분량을 보는데... 참 많이 남았네요. 50일 과정인데 이러다가는 완주를 못할것같아 더 많이씩 들어야겠다는 생각을 했습니다. 드디어 시작한 판다스 예에. 얼렁 다 배워서 익숙해지고 싶어요. 어떻게 잘 써먹을수 있을지 기대되네요. 39. ch06_09-43. ch06_13 02.part1. [파이썬 필수 스킬] 데이터분석을 위한 시작, 전처리 라이브러리 ch 01_01- ch 01_04 39. ch06_09 3. index를 반환하는 argsort 정렬된 값이 아닌 index를 반환 3-1. 열 정렬(왼쪽에서 오른쪽) np.argsort(arr2d, axis=1) >array([[0, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 0], [1, 0, 3, 2]]) np.sort(arr2..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 7회차 미션
안녕하세요. 듣는 강의 갯수는 얼마 안되는데 매 강의마다 적고 외우다보면 시간이 금방 훅 가네요. 주말에도 해야한다는 부담이 다소 있지만 꾸준히 쭉 가니 좋네요. 36. ch06_06 - 38. ch06_08 36. ch06_06 3. boolean 인덱싱 조건 필터링을 통하여 boolen 값을 이용한 색인 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) arr2d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) 3-1. true와 false값으로 myTrueFalse = [True, False, True, False, True, False, True] arr[myTrueFalse] >array([1, 3, 5, 7]) (true..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 6회차 미션
안녕하세요. 오늘은 주말이라 쉬는줄 알고 있다가 뒤늦게 미션 완료! 점점 헷갈리는게 생기네요. 다시 블로그 들여다보면서 공부해야겠어요. 34. ch06_04 - 35. ch06_05 34. ch06_04 import numpy as np 1. 슬라이싱 배열의 부분 선택 arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr.shape >(10, ) 1-1 .index 지정하여 색인 1차원 array : 범위안에 있는 것만 가능. 앞은 0부터, 끝은 -1부터 arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) arr[0] >0 arr[10] >error (9까지만 순서) arr[-1] >9 (뒤에서부터 거꾸로) arr[-10] >0 arr..
