파이썬 썸네일형 리스트형 [Python] 코드로 csv, xls 파일 생성하기, 읽어오기, 불러오기 0. 필요한 라이브러리 numpy와 pandas의 설치가 필요한다. 윈도우의 명령프롬포트에서 pip install numpy와 pip install pandas로 다운로드를 진행해주자. 파이썬을 실행하는 툴로는 Anaconda의 Jupyter Notebook을 이용하였다. 1. 엑셀, csv파일을 위한 데이터표 만들기 import pandas as pd # 표 만들기 no = [] subject_name = [] no.append(1) no.append(2) no.append(3) subject_name.append('Math') subject_name.append('Science') subject_name.append('Big data') subject = pd.DataFrame() subject['S.. 더보기 [Python] Series와 Dataframe의 개념, 사용법, 차이점 (in Pandas) 0. Series 개념 Pandas의 일종의 리스트로 정수, 문자열, 실수 등을 포함한다. Pandas Series에서는 0~n의 인덱스를 가지는 리스트를 반환한다. (n은 series의 길이다.) Series은 인덱스와 함께 한개의 리스트만을 갖는다. 1. Dataframe 개념 Series는 Dataframe의 단일 컬럼에 대한 데이터 구조다. Dataframe의 데이터는 메모리에 Series의 데이터들로 저장되어있다. Series은 모든 데이터 유형을 저장할 수 있는 1차원 배열이다. Dataframe은 2차원 배열로 된 데이터구조로 서로 다른 데이터타입을 칼럼으로 가질 수 있다. 2. 간단한 Series 만들기 from pandas import Series import pandas as pd sd.. 더보기 [파이썬 자료구조] defaultdict dictionary 차이와 활용 1. defaultdict 소개 dict 클래스의 서브 클래스 dictionary에서는 (key,value)로 사용된다. 기존 dictionary에서 접근할 때 key의 값이 없거나 없는 key를 조작할려할 때 keyError가 발생한다. 이를 보완한 것이 defaultdict이다. 기존 클래스의 다른 점은 하나의 메소드와 쓸 수있는 인스턴스 변수다. defaultdict에서는 사용자가 없는 key를 접근 or 조작할 때 key 값이 없다면 defaultdict 쪽에서 key를 만들고 defualt 값을 자체적으로 생성해준다. 이 기능이 dictionaries에서 missing key 문제를 해결해준다. 2. defaultdict 활용 from collections import defaultdict de.. 더보기 파이썬 객체지향 코딩 객체지향 코딩의 필요성 - 파이썬은 객체나 클래스를 요구하지 않는다. - 복잡한 코드는 정리되어 있지않으며 알아보기 힘들다. 객체지향 코딩의 장점 - 객체 지향코드는 정돈되고, 코드를 구조화를 할 수 있다. - 한 곳에 데이터를 그룹화하고 기능을 넣을 수 있다. - 프로그램의 모듈화가 가능하다. - 다른 프로그램과 고립화가 된다. (다른 프로그램과 독립적인 기능을 한다.) 더보기 이전 1 2 다음
