달나라 노트

NumPy nan_to_num() — NaN과 무한대를 안전한 값으로 교체하는 함수 nan_to_num()은 배열에서 NaN, 양의 무한대(inf), 음의 무한대(-inf)를 지정한 값으로 교체하는 함수입니다. 수치 연산 전에 배열을 안전한 상태로 만들 때 씁니다. 기본 동작 np.nan_to_num(x)# NaN → 0# inf → 매우 큰 양수 (시스템 최댓값)# -inf → 매우 큰 음수 (시스템 최솟값) 기본 문법 numpy.nan_to_num(x, copy=True, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) 파라미터 기본값 설명 nan 0.0 ..

Pandas stack() / unstack() — 데이터를 넓은 형태와 긴 형태로 변환하는 메서드열을 행으로 접거나(stack), 행 인덱스를 열로 펼치는(unstack) 메서드입니다. MultiIndex 데이터를 다룰 때 핵심이 되는 한 쌍의 역함수입니다.핵심 개념 — 넓은 형태 vs 긴 형태데이터는 넓은 형태(wide)와 긴 형태(long) 두 가지로 표현할 수 있습니다.넓은 형태 (wide) 긴 형태 (long)───────────────── ──────────────────────분기 Q1 Q2 지역 분기 매출지역 부산 Q1 80부산 80 120 ←→ 부산 Q2 12..

NumPy sum() / mean() — 합계와 평균을 axis 방향으로 계산하는 메서드 배열 전체 또는 특정 축(axis) 방향으로 합계와 평균을 구합니다. axis 개념만 이해하면 행/열 단위 집계가 자유로워집니다. axis 개념 이해 NumPy 연산의 핵심은 axis입니다. axis=0은 행을 따라 아래 방향(↓)으로, axis=1은 열을 따라 가로 방향(→)으로 연산합니다. 2D array: col0 col1 col2row0 [[ 1, 2, 3 ],row1 [ 4, 5, 6 ],row2 [ 7, 8, 9 ]]axis=0 → 행 방향(↓): 각 열을 따라 내려가며 연산 → 결과는 열마다 1개axis=1 → 열 방향(→): 각 행을 따라..

NumPy minimum() / maximum() — 두 array를 element-wise로 비교해 작은/큰 값을 선택하는 메서드 두 array의 같은 위치 값을 비교해서, 더 작은(또는 큰) 값만 골라 새 array를 만듭니다. 기본 문법 numpy.minimum(x1, x2) # 각 위치에서 더 작은 값 선택numpy.maximum(x1, x2) # 각 위치에서 더 큰 값 선택 np.min() vs np.minimum() — 헷갈리기 쉬운 차이 이름이 비슷하지만 완전히 다릅니다. arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5])np.min(arr) # 1 ← array 전체에서 최솟값 하나 반환np.minimum(arr, 3) # array([3, 1,..