파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 1 정리 - 판다스 자료 구조
1. 질문
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2. 내용
파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 1 - 판다스 자료 구조
1장 판다스 입문 1) 판다스 자료 구조 * 대표적인 판다스 자료 구조 시리즈 : 1차원 배열 // = 하나의 열 // R 벡터와 같은 데이터프레임 : 2차원배열 (실무에서 가장 많이 사용) // 여러개의 시리즈 (
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3. 정리
1) 오전
- 판다스 기초 설명
2) 오후
- 판다스 자료 구조
* 핵심
loc : 실무에서 가장 많이 사용. .loc은 라벨(문자)을 사용하여 데이터를 선택하고 loc은 라벨 기반의 인덱싱을 수행하며,
loc은 주로 문자열 라벨이 있는 경우에 사용됩니다.
iloc : 실무에서 가장 많이 사용. 숫자로 표현. iloc은 인덱스(숫자)를 사용하여 데이터를 선택하는 것이 일반적인 관례입니다. iloc은 위치 기반의 인덱싱을 수행합니다. 따라서, iloc은 정수 인덱스를 사용하는 경우에 많이 사용됩니다.
* 코랩 링크 (작성한 계정으로 로그인!)
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* 추가 링크
오늘 코드는 빠진 부분이 있을 수 있으니 해당 링크 참조
0421 Python
# 판다스 자료 구조 # 시리즈 # 판다스 불러오기 import pandas as pd # 딕셔너리 만들기 dict_data = {"a": 1, "b":2, "c":3} print(dict_data) ...
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