지미뉴트론 개발일기

파이썬 판다스 행, 열 삭제 함수 : drop 파이썬에서 데이터프레임을 다룰 때, 원하는 행이나 열을 쉽게 삭제할 수 있는 drop 함수의 사용법을 살펴보겠습니다. 이 글은 판다스의 drop 메소드 공식 document의 내용을 바탕으로 작성되었습니다. 데이터프레임 행 삭제 방법 먼저, 아래와 같은 간단한 예시 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. import pandas as pd a = {'col1' : [1, 3, 5, 7, 9], 'col2' : ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'col3' : [10, 9, 8, 7, 6]} df = pd.DataFrame(a) print(df) col1 col2 col3 0 1 a 10 1 3 b 9 2 5 c 8 3 7 d 7 4 9 e 6 ..

파이썬 list to array와 numpy array to list 방법 파이썬의 리스트 자료형을 넘파이 배열로 바꾸거나 numpy array에서 list 자료형으로 바꾸는 방법에 대해서 간단히 정리해보도록 하겠습니다. 파이썬 list를 numpy array로 바꾸기 : np.array 함수 리스트를 넘파이 어레이로 만드는 방법은 np.array 함수를 이용하면 됩니다. 단, 다차원 array에서는 내부 배열 간 원소 개수가 같아야 하기에, 해당 조건이 위배되는 경우에는 내부 원소는 list 형태로 잔류하게 됩니다. import numpy as np a = [1.5, 3.7, 4.4, 9.2] b = [[1, 3, 5], [2, 4, 6]] c = [[1], [2, 3], [4, 5, 6]] np.ar..

파이썬 list와 numpy array 차이 비교 이번 시간에는 얼핏 비슷해 보이지만 완전히 기능이 다른 파이썬의 리스트와 넘파이 어레이의 차이를 간단히 비교해보도록 하겠습니다. 파이썬 리스트 vs 어레이 차이 1 : 선언 조건 리스트는 숫자형, 문자열 등 모든 자료를 타입을 보존하여 가질 수 있습니다. (여러 가지 자료형 허용) 반면, 넘파이 어레이는 숫자형과 문자열이 섞이면 모두 문자열로 전환됩니다. (한 가지 자료형만 허용) import numpy as np a = [1, 3, 5, 'a', 'b'] # 1, 3, 5는 숫자형, 'a', 'b'는 문자열 b = np.array([1, 3, 5, 'a', 'b']) # '1', '3', '5', 'a', 'b'의 문자열로 전환 2차원 이상의 배열 구조..

파이썬 리스트, 딕셔너리에서 DataFrame, Series 변환 파이썬의 리스트, 딕셔너리 자료형에서 시리즈 혹은 데이터프레임 자료형으로 변환하는 경우들의 예시 코드와 결과에 대해 간단히 정리해보도록 하겠습니다. 리스트를 시리즈로 변환(list to Series) 리스트를 Series로 설정하는 과정은 pd.Series 함수에 해당 리스트를 input으로 넣어주면 간단하게 수행됩니다. import pandas as pd a = [10, 30, 20, 40] pd.Series(a) # 결과 0 10 1 30 2 20 3 40 dtype: int64 기본적으로 인덱스는 0, 1, 2, 3, ... 형태로 지정되나, index 인자로 인덱스를 원하는대로 설정하는 것도 가능합니다. a = [10, 30, 20..

파이썬 plt 선 그리기 방법 정리 : plt.plot 함수 안녕하세요. 이번 글에서는 파이썬 matplotlib에서 선 그래프를 그려보고, 색상, 굵기, 선 스타일, 마커 등의 속성을 지정하는 방법, 그리고 여러 개의 선을 겹쳐서 그리는 방법을 살펴보겠습니다. matplotlib의 가장 기본적인 그래프 함수라고도 볼 수 있는 plt.plot 함수는 x, y축 좌표들의 목록(리스트, pd.Series 등)을 input으로 받아 그래프를 그릴 수 있게 해줍니다. 참고로, 각 축을 숫자가 아닌 범례로 지정하는 것도 가능하며, 임의의 두 좌표를 잇는 선도 얼마든지 그릴 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt x = ['a', 'b', 'c', 'd'] y = [6, 9, 8, ..

파이썬 넘파이 대각 원소 추출, 대각 행렬 함수 : np.diag 안녕하세요. 파이썬의 넘파이 라이브러리에서 대각 원소를 추출하고 대각 행렬을 만들어낼 수 있는 함수인 np.diag의 사용법에 대해서 간단히 다루어보도록 하겠습니다. 참고로, 이 포스팅은 numpy 공식 document에서 제공하는 np.diag 함수에 대한 글을 바탕으로 작성되었습니다. np.diag 2차원 행렬 input : 대각 성분 추출 참고로, np.diag 함수는 1차원과 2차원 array만을 input으로 받을 수 있습니다. 만일 3차원 이상의 array를 넣으려 시도한다면 오류가 발생합니다. 2차원 array와 1차원 array를 input으로 넣었을 때 기능이 다른데요. 2차원 행렬을 input으로 넣으면 대각 원소만을 추..

파이썬 한줄 주석, 여러줄 주석과 단축키 정리 안녕하세요. 이번에는 아주 간단한 파이썬에서 주석을 처리하는 방법에 대해서 살펴보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 주석 처리 이유, 장점 먼저, 주석은 왜 필요할까요? 제가 구현한 코드를 다른 사람에게 보여주거나, 혹은 다른 사람의 코드를 제가 이해해야하거나 심지어는, 제가 예전에 구현했던 코드를 다시 보거나 하는 등의 상황에서 코드만 달랑 있으면 해당 클래스나 메소드가 무엇을 의미하는지, 변수의 의도와 사용되는 곳 등의 정보를 이해하기가 매우 난감한 경우가 많습니다. 따라서, 아래 코드처럼 함수의 정보, 변수의 의미 등을 알면 코드를 이해하기가 수월할 것입니다. # 1부터 n까지의 수를 더하여 반환하는 함수 def sum_1_to_n(n): hap = 0 ..

파이썬 plt 막대 그래프 색상, 테두리, 두께 안녕하세요. 이번 시간에는 파이썬 막대 그래프에서 각 그래프의 색을 지정해보고, 테두리를 설정하는 방법, 그리고 폭을 막대마다 지정하는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 여기서는 세로 막대 그래프인 plt.bar를 기준으로 설명을 드리겠지만, 가로 막대 그래프인 plt.barh에서도 원리는 동일하니 참고하시면 좋을 듯 합니다. 막대 그래프 색깔 지정 : color 인자(막대 그래프 전체, 하나씩 따로) 막대 그래프 전체의 색을 지정하거나, 혹은 각 막대 1개씩 따로 색을 지정하는 것은 color 인자를 통해서 진행해주시면 됩니다. 먼저, 막대 그래프 전체에 대해서 색을 지정하시려면 color 인자를 아래처럼 특정 색상으로 지정해주시면 됩니다. alpha..

파이썬 넘파이 배열 값 채우기 함수 비교 안녕하세요. 이번 글에서는 파이썬 넘파이에서 배열에 특정 값들을 채우는 함수들인 np.ones, np.zeros, np.ones_like, np.zeros_like의 사용법을 비교해보고, np.full과 np.zeros 함수도 살펴보겠습니다. np.ones, np.zeros : 1 혹은 0으로 배열 채우기 np.ones와 np.zeros 내에 array의 shape을 입력해주면, 해당 크기에 맞추어 1 혹은 0으로 모든 값이 채워집니다. import numpy as np np.zeros(5) # array([0., 0., 0., 0., 0.]) np.zeros((2, 3)) # 결과 array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) np.ones((..

파이썬 넘파이 반올림, 올림, 내림 함수 : np.round, np.ceil, np.floor, np.trunc 이번 포스팅에서는 파이썬 넘파이에서 원하는 소수점 자릿수까지 반올림, 올림, 내림을 할 수 있는 함수들의 사용법과 예시에 대해서 정리해보도록 하겠습니다. 넘파이 반올림 함수 : np.round, np.around 먼저, 넘파이에서 반올림을 지원하는 np.round 함수를 살펴보겠습니다. 참고로, np.around 함수는 np.round와 완전히 동일한 함수라고 보셔도 무관하며, 여기서는 np.round로 예시 코드를 보여드리겠습니다. np.round 함수는 np.round(숫자, 원하는 자릿수) 형태로 input을 주시면 되며, 원하는 자릿수를 지정하지 않으면, 기본적으로 일의 자리까지 반올림..