달나라 노트

Python에 있는 notna method는 dataframe이나 seires에 적용하여 dataframe이나 series에 있는 값들이 누락값(NaN, null 등)인지를 체크합니다. 누락값이라면 False를 누락값이 아닌 어떠한 정상적인 값이 입력되어있다면 True를 반환합니다. import pandas as pd import numpy as np dict_test = { 'col1': [1, np.NaN, 3, 4, np.NaN], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) # 1 print(df_test) print(df_test.notna()) # 2 sr_test = df_test['col1'] # 3 print..

Python에 있는 isnumeric() method는 String type의 데이터에 적용할 수 있으며, 해당 String data가 숫자로 전환될 수 있는 data라면 True, 숫자로 전환될 수 없는 data라면 False를 반환합니다. text1 = '1' print(text1.isnumeric()) text2 = '1a' print(text2.isnumeric()) text2 = 'Text Text' print(text2.isnumeric()) -- Result True False False 위 예시를 봅시다. text1 -> 비록 따옴표로 1이라는 문자가 String으로서 되어있지만, 1은 숫자로 전환될 수 있겠죠? 따라서 isnumeric은 True를 반환합니다. text2 -> 1a는 St..

re는 regular expression의 약자로 정규표현식을 의미합니다. Python의 re library에는 sub이라는 method가 있는데 이것은 어떠한 패턴을 내가 원하는 방식으로 대체해줍니다. 일반적인 replace 함수는 단지 어떤 문자를 다른 문자로 대체하지만 re의 sub method는 어떤 패턴에 맞는 문자를 대체해주죠. 예시를 보기 전에 아래 표는 Python re에서 사용되는 패턴을 나타낼 때 사용되는 기호들입니다. 패턴 문자 의미 . 줄바꿈 문자를 제외한 1글자를 의미 ^ 문자열의 시작을 의미. 또는 not의 의미. $ 문자열의 끝을 의미 [] 문자의 집합 e.g. [xyz] 라고 패턴을 적게되면 x또는 y또는 z라는 문자와 매칭됨. [x-z] : 이렇게 범위로도 적을 수 있음. ..

Python에서 File 생성 또는 쓰기 Python에서 파일을 생성하거나 읽거나 파일에 값을 입력할 때에는 open 함수로 파일을연 후 마지막에 close 함수를 이용하여 파일을 닫아주어야 합니다. open(파일 경로, 모드) open 함수의 syntax는 위와 같습니다. 내가 다룰 파일의 경로를 적어줍니다. 이때 내가 다룰 파일의 이름까지 모두 적어줘야합니다. 모드는 내가 해당 파일을 열 때 읽기모드, 쓰기모드, 추가모드 중 어떤 모드를 사용할지를 명시합니다. 모드는 다음과 같은 세 가지가 있습니다. r = 읽기 모드 - 파일을 읽기만 할 때 w = 쓰기 모드 - 파일에 내용을 쓸 때(기존 내용은 지워지고 새로 내용이 들어감.) a = 추가 모드 - 파일의 마지막에 새로운 내용을 추가할 때 f = o..