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1. for in 반복문 Python에서는 for in문 한가지 방식의 for 문만 제공합니다. iterable은 사전적의미와 똑같이 반복가능한 객체를 말합니다. for item in iterable: ... 반복할 구문... iterable 객체를 판별하기 위해서는 아래의 방법이 있습니다. collections.Iterable에 속한 instance인지 확인하면 됩니다. isinstance 함수는 첫번째 파라미터가 두번째 파라미터 클래스의 instance이면 True를 반환합니다. import collections # iterable 한 타입 var_list = [1, 3, 5, 7] print(isinstance(var_list, collections.Iterable)) ================..

1. DataFrame 생성(dictionary로 부터 생성) dict의 key -> column data = {'a' : 100, 'b' : 200, 'c' : 300} pd.DataFrame(data, index=['x', 'y', 'z']) data = {'a' : [1, 2, 3], 'b' : [4, 5, 6], 'c' : [10, 11, 12]} pd.DataFrame(data, index=[0, 1, 2]) 2. Series로 부터 생성 각 Series의 인덱스 -> column a = pd.Series([100, 200, 300], ['a', 'b', 'd']) b = pd.Series([101, 201, 301], ['a', 'b', 'k']) c = pd.Series([110, 210, ..

1. Index index 속성 각 아이템을 특정할 수 있는 고유의 값을 저장 복잡한 데이터의 경우, 멀티 인덱스로 표현 가능 train_data.index ======================================================================== RangeIndex(start=0, stop=891, step=1) 2. Columns columns 속성 각각의 특성(feature)을 나타냄 복잡한 데이터의 경우, 멀티 컬럼으로 표현 가능 train_data.columns ======================================================================== Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pc..

1. DataFrame Series가 1차원이라면 DataFrame은 2차원으로 확대된 버젼 Excel spreadsheet이라고 생각하면 이해하기 쉬움 2차원이기 때문에 인덱스가 row, column로 구성됨 row는 각 개별 데이터를, column은 개별 속성을 의미 train_data = pd.read_csv('./train.csv') # 타이타닉 데이터를 통해 실습 2. head, tail 함수 데이터 전체가 아닌, 일부(처음부터, 혹은 마지막부터)를 간단히 보기 위한 함수 train_data.head(n=3) train_data.tail(n=6) 3. DataFrame 데이터 파악하기 shape 속성 (row, column) describe 함수 - 숫자형 데이터의 통계치 계산 info 함수 -..