달나라 노트

Syntax DataFrame.min(axis=1) DataFrame.max(axis=1) min method는 DataFrame에 적용하여 컬럼간에 가장 작은 값을 return합니다. max method는 DataFrame에 적용하여 컬럼간에 가장 작은 값을 return합니다. import pandas as pd dict_item = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [5, 4, 3, 2, 1], } df_item = pd.DataFrame(dict_item) df_item.loc[:, 'min_col'] = df_item.loc[:, ['col1', 'col2']].min(axis=1) df_item.loc[:, 'max_col'] = df_item.loc[:, ['col..

numpy의 clip method는 전달받은 숫자를 최소값 또는 최대값 사이의 값인지 체크합니다. 최소값보다 작은 값은 최소값으로 return하며, 최대값보다 큰 값은 최대값으로 return합니다. 만약 array를 전달받았을 경우 array에 있는 각각의 요소들마다 clip을 적용하여 array를 return합니다. Syntax numpy.clip(value_array, min, max) value_array = clip method를 적용할 어떤 값 또는 array입니다. min = 최소값입니다. max = 최대값입니다. import numpy as np val_test = np.clip(10, 2, 7) print(val_test) -- Result 7 10은 max값인 7보다 크므로 7이 retu..

numpy의 zeros_like method는 전달받은 array와 동일한 모양의 array를 생성하고 그 요소를 모두 0으로 채웁니다. import numpy as np arr_test = np.array( [ [9, 1, 5, 7], [2, 6, 5, 8], [0, 3, 0, 2], [4, 0, 7, 3] ] ) print(arr_test) arr_test_zero = np.zeros_like(arr_test) print(arr_test_zero) -- Result [[9 1 5 7] [2 6 5 8] [0 3 0 2] [4 0 7 3]] [[0 0 0 0] [0 0 0 0] [0 0 0 0] [0 0 0 0]] 위 예시를 보면 arr_test와 동일한 모양이지만 요소가 모두 0으로 채워진 새로운 a..

numpy의 pad method는 대상 array의 테두리에 특정 데이터를 추가해줍니다. Syntax numpy.pad(array, pad_width=((a, b), (c, d)), mode='constant', constant_values=0 ) array = pad method를 적용할 대상이 될 array입니다. pad_width = 데이터를 추가해서 테두리를 몇줄이나 만들지를 지정하는 부분입니다. a -> 위쪽 행 추가 개수 b -> 아래쪽 행 추가 개수 c -> 왼쪽 열 추가 개수 d -> 오른쪽 열 추가 개수 mode = pad method를 적용하는 mode를 지정합니다. 기본값은 constant입니다. mode='constant' -> 특정한 값으로 테두리를 추가함. mode='edge' ..