반응형 전체 글463 Pandas query assign cut 함수 데이터 처리와 조작 Pandas 라이브러리의 query, assign, cut 함수는 데이터 처리와 조작을 위한 다양한 기능을 제공합니다. 1. query() query() 메서드는 DataFrame에서 특정 조건을 만족하는 행을 필터링하기 위해 사용됩니다. 문자열 표현식을 사용하여 조건을 지정하고, 해당 조건을 만족하는 행으로 구성된 새로운 DataFrame을 반환합니다. 예시: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) result = df.query('A > 1 and B < 6') # A가 1보다 크고 B가 6보다 작은 행을 선택 2. assign() assign() 메서드는 DataFrame에 새로운 열을 추가하거나 기존 열을 변.. 2023. 8. 11. 파이썬 데코레이터 Decorator 사용법 물론이죠! 데코레이터에 대한 자세한 설명과 예제를 아래에 제공하겠습니다. 데코레이터(Decorator)란? 데코레이터는 파이썬의 고급 기능 중 하나로, 기존의 함수나 메서드에 추가 기능을 부여하기 위해 사용합니다. 데코레이터는 함수를 인자로 받아 새로운 함수를 반환하며, @ 기호를 사용하면 기존 함수에 쉽게 적용할 수 있습니다. 데코레이터의 작동 원리 함수를 인자로 받음: 데코레이터는 다른 함수를 인자로 받습니다. 새로운 함수를 반환: 데코레이터 내부에서 새로운 함수를 정의하고 반환합니다. 원래 함수의 기능 보존: 데코레이터는 원래 함수의 기능을 그대로 유지하면서 새로운 기능을 추가합니다. 데코레이터 예시 아래의 코드는 간단한 데코레이터의 예시입니다. def my_decorator(func): def w.. 2023. 8. 11. 파이썬 generator 제너레이터 사용법 파이썬의 제너레이터(generator) 파이썬의 제너레이터는 반복자(iterator)를 생성하는 특별한 종류의 함수입니다. 제너레이터는 일반 함수와 달리, 한 번 호출될 때마다 결과를 반환하고 다음 호출을 위해 상태를 기억합니다. 이를 통해 메모리 효율성을 높이며, 큰 데이터 집합을 순회할 때 유용합니다. 제너레이터의 특징 yield 키워드 사용: 제너레이터 함수 내부에서 return 대신 yield 키워드를 사용하여 값을 반환합니다. 상태 유지: yield를 통해 값을 반환한 후, 다음 호출 때 이전 상태를 기억하여 계속 실행합니다. 메모리 효율적: 제너레이터는 한 번에 하나의 값만 생성하므로 큰 데이터 집합을 처리할 때 메모리를 절약할 수 있습니다. 제너레이터 사용 예 다음은 제너레이터를 사용하여 피.. 2023. 8. 11. 파이썬 pandas 원-핫 인코딩 설명 원-핫 인코딩 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)은 범주형 변수를 표현하는 방법 중 하나로, 각 범주를 특정한 벡터로 표현하는 방식입니다. 이 때, 해당 범주의 위치만 1로 표시되고 나머지는 0으로 표시됩니다. 이로써 범주형 데이터를 모델이 처리할 수 있는 형태로 변환할 수 있습니다. Pandas 라이브러리를 사용하여 원-핫 인코딩을 쉽게 수행할 수 있습니다. 아래 예제를 통해 설명하겠습니다. Pandas 라이브러리 불러오기 import pandas as pd 예제 데이터 프레임 생성 df = pd.DataFrame({ 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Gender&.. 2023. 8. 11. 이전 1 ··· 22 23 24 25 26 27 28 ··· 116 다음 반응형