달나라 노트

Python에는 여러가지 연산자가 존재하는데 그 중 in과 not in이라는 연산자가 존재합니다. A in B in의 Syntax는 위와 같습니다. A가 B에 포함되어있으면 True를 반환 A가 B에 포함되어있지 않으면 False를 반환합니다. A not in B not in의 Syntax는 위와 같습니다. A가 B에 포함되어있지 않으면 True를 반환 A가 B에 포함되어있으면 False를 반환합니다. print('P' in 'Python') # 1 --> True print('i' in 'Python') # 2 --> False print('p' in 'Python') # 3 --> False 1. P는 Python이라는 text에 포함되어있으므로 True를 반환합니다. 2. i는 Python이라는 t..

pandas의 values는 DataFrame에 적용하여 해당 DataFrame을 numpy arrary의 형태로 변환해줍니다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'col3': [6, 7, 8, 9, 10] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) print(df_test.values) -- Result col1 col2 col3 0 1 a 6 1 2 b 7 2 3 c 8 3 4 d 9 4 5 e 10 [[1 'a' 6] [2 'b' 7] [3 'c' 8] [4 'd' 9] [5 'e' 10]] 위 예시를 보면 Test용 ..

pandas의 shape은 DataFrame에 적용해서 해당 DataFramedml 행/열(row/column) 개수를 tuple의 형태로 반환해줍니다. shape의 syntax는 다음과 같습니다. DataFrame.shape import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'col3': [6, 7, 8, 9, 10] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) print(df_test.shape) -- Result col1 col2 col3 0 1 a 6 1 2 b 7 2 3 c 8 3 4 d 9 4 5 e 10 (5, 3) 위 예시를 보..

Python Pandas에서 제공하는 melt method는 가로 데이터를 세로 데이터로 변경해주는 기능을 가지고있습니다. (가로 데이터를 세로 데이터로 변경하는것을 보통 unpivot이라고 합니다.) Pandas pivot_table method와 반대의 개념이죠. Pandas pivot_table 참고 https://cosmosproject.tistory.com/29 Python Pandas : pandas.pivot_table pandas.pivot_table pivot_table은 세로 데이터를 가로 데이터로 변경해주는 역할을 합니다. 먼저 테스트용 DataFrame을 생성합시다. import pandas as pd dict_1 = { 'dt': [20201201, 20201201, 2020120..