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Python39

dataframe 꾸미기 🤲 pandas의 dataframe을 jupyter css 파일 코드를 고치거나 추가하면 입맛에 맞게 꾸밀 수 있다! 그 과정을 소개해봄 - 수정 후 - 🤲 jupyter notebook styling css 파일 총 2개를 수정했다. ① custom.css ② style.min.css 🤲 custom.css 🤲 설명에 의하면 overriding되는 동일구조 code의 최종 of 최종본을 선언할 때 쓰라는 안내문 🤲 .dataframe은 style.min에서 찾아도 없어서(ctrl+F5 단축키) custom.css에 깔끔히 썼다. .dataframe th{ background:#B7E0F0; font-weight: 600; border:3px solid white; } → tag는 dataframe ta.. Python/Pandas&Numpy 2023. 1. 22.
Numpy fundamentals 2/2 🎅 numpy는 필수적으로 알아야 하는 library로, 수학 연산 관련해서 반드시 쓰이는 library. 옛날 포스팅에 이어서 numpy 관련 다양한 기능을 익혀보자! NumPy intro. + fundamentals 1/2 1. 개념 * NumPy = Numerical Python - Python에서 대규모 다차원 배열을 다룰 수 있게 도와주는 library * 데이터의 대부분은 숫자 배열로 볼 수 있기에 NumPy는 꼭 필요 - 이미지나 소리 등 실생활 대부분이 숫 sh-avid-learner.tistory.com 1. numpy 배열 생성 다양한 함수 * 배열 생성 및 초기화 함수 🎅 zeros() - 주어진 형태와 타입을 갖는 0으로 채워진 배열 반환 (지정된 shape 배열을 생성하고 모든 요.. Python/Pandas&Numpy 2023. 1. 16.
(useful) Methods 😲 파이썬에는 정말 다양하고 유용한 method가 존재한다. 여러 코딩 문제를 풀면서 다양한 method를 활용해보았는데, 이번 포스팅을 통해 처음 보는, 유용한 method만 골라 간단히 정리하고자 함 :) #rjust 😲 지정한 첫번째 인자 글자 길이만큼 문자열이 오른쪽으로 나열 - 그 앞의 공간은 두번째 인자로 채워짐 print('abcd'.rjust(5,"0")) #'0abcd' #zfill 😲 위 rjust()와 비슷하되, 0이 채워진다고 생각하면 됨 → zfill syntax string.zfill(len) #'Required. A number specifying the desired length of the string'# → len 개수만큼의 문자열이 만들어지고, 기존 문자열이 차지하는 자.. Python/Fundamentals 2022. 11. 13.
python standard libraries 🍹 python에서 실전으로 유용하게 사용하는 표준 라이브러리들을 이번 포스팅을 기회삼아 정리해보려 한다! :) Module & Package 1. Module [1] 필요성 및 정의 * 코드가 당연히 길어지는 상황에서 모든 함수, 변수를 구현하는 것은 불가능하다. 따라서 누군가 만들어놓은 함수, 변수 등을 활용해야 한다 * 모듈 = 특정 목적을 sh-avid-learner.tistory.com 🍹 모듈, 패키지가 무엇인지는 상단 포스팅에서 가볍게 다룬 적이 있다. 🍹 libraries 종류 설명 내장함수 기본적인 함수들 제공 (필수적인 기능 포함) (print, input() 등등) itertools 반복되는 형태의 데이터 처리 (특히 순열, 조합) heapq heap 자료구조 제공 (주로 우선순위 q.. Python/Fundamentals 2022. 8. 22.
λ 표현식 🤘🏻 파이썬에서 λ 표현식을 이용하면 함수를 간단하게 작성할 수 있다. 즉, 특정한 기능을 수행하는 함수를 단 한 줄에 작성할 수 있다는 게 큰 특징 #lambda 표현식으로 구현한 더하기 함수 print((lambda a, b: a +b)(3,7)) 🤘🏻 쓰는 방법 ① 특수문자 lambda 키워드 ② 매개변수를 쭉 나열 ③ 이후 콜론(:) 입력 ④ 입력된 매개변수를 더한 결괏값 - 리턴될 출력 결과를 콜론(:) 다음에 입력 - 출력 ※ 변수를 새로 사용해서 return하는 경우 lambda 표현식을 사용할 수 없음 ※ 🤘🏻 함수 자체를 입력으로 받는 함수, 또는 함수 자체가 return문으로 사용되는 함수를 사용할 때, 또는 함수 자체가 매우 간단해 한 번만 사용하고 말 때 주로 lambda 식을 이용.. Python/Fundamentals 2022. 8. 21.
list, string, tuple, dictionary, set (iterables) ** iterable의 대표 5가지 list, string, tuple, dictionary, set에 대해 깔끔히 정리해보려 한다! ** 파이썬의 대표 자료 저장 방식으로, 반드시 알아야 하는 개념! 꼭 숙지하도록 하자 1. list * intro → 대괄호 []로 묶어서 표시 → list()로 list를 만들 수 있음 print(list(range(1,11))) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] print(list('hello')) #['h', 'e', 'l', 'l', 'o'] → []안에는 ,로 분리하여 여러 개 요소를 담을 수 있음 → 숫자, 문자열, 그리고 숫자와 문자를 섞은 모든 list 구현 가능(즉, 한 list 내에 다양한 data type이 들어가도 가능) *.. Python/Fundamentals 2022. 8. 19.
File/Exception/Log Handling * coursera 강좌에서 exceptiong handling에 대해 간략하게 배웠다. 관련 내용에 대해 좀 더 자세히 알아보자!! Python Basics(1). (from Coursera) 1) Python Basics # Types e.g) 11 (int) / 12.32 (float) - can check the specifics of floats 'sys.float_info' / "I love Python" (str) / True, False (bool) → By using the data type, we can see the a.. sh-avid-learner.tistory.com Excpetion Handling ① 예상 가능한 예외: 발생 여부를 사전에 인지할 수 있는 예외로, 개발자가 반.. Python/Fundamentals 2022. 7. 14.
python OOP * python에서 반드시 알아야 할 OOP(Object-Oriented Programming) 개념에 대해서 종전보다 좀 더 깊게! 알아보자 😍 → 실제 세상을 모델링 concepts> * 객체 - 속성(attribute) & 행동(action) 두 개를 가짐 → OOP는 이러한 객체 개념을 프로그램으로 표현한다. 속성은 변수(variable), 행동은 함수(method)로 표현됨 * OOP는 설계도에 해당하는 class와 실제 구현체인 instance로 나눔 * __init__은 객체 초기화 예약 함수 + parameter로 여러 속성 정보 + self ★ __는 특수한 예약 함수나 변수 그리고 함수명 변경 맨글링(name mangling)으로 사용 - magic method ex) __main__,.. Python/Fundamentals 2022. 7. 7.
pandas Tricks (Kevin by DataSchool) 완료! COMPILATION 길고 긴 Keving Pandas Tricks를 모두 끝냈다 😍 (총 14개의 trick 포스팅!) pandas라는 강력한, 극강의 library를 통해 dataframe을 자유자재로 이용할 수 있게 되었다. 추가로 더 알게되는 유용한 기능들이 있다면 계속해서 pandas tricks라는 이름 하에 올릴 예정🙋🏼‍♂️ https://www.youtube.com/watch?v=RlIiVeig3hc 《pandas tricks compilation》 🏄🏼‍♂️ 행과 열 순서 바꾸기 pandas Tricks_01 👉🏻 'Reverse (row/column) Order' (Kevin by DataSchool) Q) 데이터프레임이 주어졌다. 근데 내가 원하는 데이터는 행 기준 아래 부분. 데이터 용량이 워낙 커서 .. Python/Pandas&Numpy 2022. 4. 18.
pandas Tricks_14👉🏻 'styling a dataframe' (Kevin by DataSchool) 🤳 저번 pandas tricks 시간에는 display 형태를 어떻게 보이게 할 것인지에 대해 배웠었다. 좀 더 flexible한 강력한 dataframe styling에 대해 알아보려 한다! → pandas에는 이미 주어진 dataframe 또는 series를 CSS를 이용하여 cutomized된, 다양한 디자인 + 표시 옵션을 제공해준다. ① dictionary 형태로 format에 원하는 column명과 바뀔 style을 지정한 여러 pair들을 집어넣을 수 있다 ② dataframe 전체에서 적용시키는 여러 method들을 집어넣을 수 있다 (예를 들면 hide_index() 라던가 set_caption(), bar() 등등) pandas Tricks_13👉🏻 'change display opt.. Python/Pandas&Numpy 2022. 4. 18.
pandas Tricks_13👉🏻 'change display options' (Kevin by DataSchool) 🕺 pandas & dataframe은 뗄레야 뗄 수 없는 관계! 🕺 ≪주어진 dataframe이 육안상 어떻게 보이게 하는 지 여러 설정을 통해 바꿔보자≫ ※ 여기서 중요한건, data는 internally하게 바뀌지 않는다는 점 (육안상 보이는 형태만 바꿀 뿐!) ※ 🍉 pd.set_option() docu 🍉 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23/generated/pandas.set_option.html# pandas.set_option(pat, value) = → pat이라는 인자에 바꿀 option의 종류를 집어넣는다 → pat 인자에 맞는 알맞은 value를 설정해 원하는 대로 display되게 설정! ≪pat 종류≫ → 그때 그때 원하는 .. Python/Pandas&Numpy 2022. 4. 17.
pandas Tricks_12👉🏻 'pivot_table()' (Kevin by DataSchool) 👆 tidy data 포스팅에서 우리는 tidy한 data를 만들기 위해 기존 dataframe을 melt한다고 하였고, 다시 원위치 시키기 위해 pivot_table()을 활용한다고 배웠다. Python/Pandas&Numpy 2022. 4. 14.

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