달나라 노트

pandas.DataFrame.rename rename은 DataFrame의 column name이나 row index name을 변경해주는 역할을 합니다. 먼저 테스트용 DataFrame을 생성합시다. import pandas as pd dict_1 = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10], 'col3': [11, 12, 13, 14, 15] } df_1 = pd.DataFrame(dict_1) print(df_1) print(type(df_1)) - Output col1 col2 col3 0 1 6 11 1 2 7 12 2 3 8 13 3 4 9 14 4 5 10 15 이제 위에서 생성한 DataFrame의 컬럼명을 바꿔봅시다. import pa..

assert assert 조건식, message assert는 위처럼 사용할 수 있습니다. 뒤에 나오는 조건식의 결과가 False라면 AssertError를 반환시시키고 코드를 중단합니다. AssertError가 발생할 때 콤마(,)로 구분된 message가 같이 출력됩니다. 이 message는 생략할 수 있습니다. assert는 python 코드를 진행하다가 어떤 조건이 맞는지 체크하기 위해 사용할 수 있습니다. 사실 일반적인 if 문을 이용해서 위와 같은 기능을 구현할 수도 있지만 assert를 사용하면 좀 더 간단해질 수 있다는 장점이 있기도 하죠. 아래 예시를 봅시다. print('Start line') a = 1 assert a == 1 print('End line') - Output Start..

intersection intersection은 python의 collection중 하나인 집합을 다루는 set의 교집합을 반환합니다. 아래 예시는 set_1과 set_2의 교집합을 구하는 예시입니다. set_1 = {1, 2, 3, 4, 5} set_2 = {2, 3, 5, 6, 8} print(set_1) print(set_2) x = set_1.intersection(set_2) print(x) - Output {1, 2, 3, 4, 5} {2, 3, 5, 6, 8} {2, 3, 5} set_1과 set_2의 공통 요소인 2, 3, 5만 교집합으로서 반환되었음을 알 수 있습니다.

union union은 python의 collection중 하나인 집합을 다루는 set의 합집합을 반환합니다. 아래 예시는 set_1과 set_2의 합집합을 구하는 예시입니다. set_1 = {1, 2, 3, 4, 5} set_2 = {2, 3, 5, 6, 8} print(set_1) print(set_2) x = set_1.union(set_2) print(x) - Output {1, 2, 3, 4, 5} {2, 3, 5, 6, 8} {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8} 합집합을 구할 땐 단순히 두 set의 요소를 모두 넣어 하나의 set으로 만드는게 아니라, 중복된 요소들은 모두 사라진 후 unique한 값들만 담아내어 합집합을 구합니다. 그래서 위 예시에서 보면 중복된 값들인 2, 3, 5는 결과..