csmoon1010의 SW 블로그

인프런의 Pandas 데이터 분석 기초 강의를 참고하여 정리하였다. https://www.inflearn.com/course/pandas-%ED%8C%AC%EB%8D%94%EC%8A%A4-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D-%EA%B8%B0%EC%B4%88 1. 데이터프레임 행, 열 선택 및 필터하기 1) 행 선택하기 (1) row index를 이용 : df.loc[ ] 이용! #연속적인 경우 df[1:3] #불연속적인 경우 df.loc[[0, 2]] (2) 컬럼의 condition에 따라 row 선택 #query 메소드 이용 df.query('age > 25') #조건이 여러개인 경우(&, ㅣ) df[ (df.age > 25) & (df.name == 'N..

인프런의 Pandas 데이터 분석 기초 강의를 참고하여 정리하였다. https://www.inflearn.com/course/pandas-%ED%8C%AC%EB%8D%94%EC%8A%A4-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B6%84%EC%84%9D-%EA%B8%B0%EC%B4%88 1. Pandas, 데이터프레임, 시리즈 1) Pandas : 파이썬의 라이브러리. 데이터 분석 시 구조를 만들 떄 사용한다. (1) 사용법 import pandas as pd (2) 엑셀과 비교한 장점 - 엑셀 : 프로그램으로 만들 수 가 없음 - Numpy의 ndarray를 이용 : 빠른 수식 연산이 가능해짐 2) Series(시리즈) : DataFrame을 구성하는 column들. 1차원 배열의 값(..

1. 객체 - python도 c++, java처럼 "객체지향언어"임 1) 객체의 구성 - 속성(attribute) : 객체의 특성. 변수(variable)을 이용해 정의 - 메소드(method) : 객체에 대하여 할 수 있는 행동(action)을 구현한 함수 2) 객체의 속성 : 속성 변수를 사용해서 값 대입 및 출력. 점 표기법 이용 my_mouse.X = 300 my_mouse.Y = 600 print(my_mouse.X, my_mouse.Y) 3) 객체의 메소드 : 객체를 가지고 할 수 있는 것들. 객체 안에서 정의된 함수. 점 표기법 이용 my_mouse.L_click() my_mouse.Double_L_click() 2. 클래스 : 객체의 설계도 개념(객체 = 클래스의 인스턴스) 1) 클래스의 ..

1. 함수 1) 함수의 구조 : def, 함수 이름, 매개변수, 함수본체로 이루어짐. 호출 시에는 매개변수 자리에 인자(argument)를 전달 - 단, 들여쓰기에 따라 함수의 영역이 정해짐) - 결과값 반환은 선택적(return이 없어도 됨) def salePrice(price): #정의 result = price - price * 0.1 return result salePrice(48000) #호출 2) 지역 변수와 전역 변수 - 지역 변수(local variable) : 함수 내에서만 사용할 수 있는 변수. 유효범위가 함수 내부로 제한 - 전역 변수(global variable) : 함수 밖에서 선언된 변수. 단, 함수 내에서 전역 변수의 사용은 되지만 그냥 수정은 안된다!! 지역변수로 인식함. 전..

1. 리스트 1) 리스트 생성 - 자료형이 동일할 필요가 없음 - 리스트 내에 리스트 추가 가능(모두 형식이 같다면 n차원 리스트) #선언시 초기화 buylist = ['milk', 'apple', 'noodle'] #빈 리스트 생성 후 추가 contact = [] contact.append('Kim') #중첩 리스트 primes = [2, 3, 5, 7, 11, ['sun', 'mon', 'tue']] 2) 리스트의 인덱스 primes[0] #2 primes[5] #['sun', 'mon', 'tue'] primes[5][1] #'mon' 3) 리스트의 항목 추가 : append, extend, insert word = [] #append : 오른쪽 끝에 삽입. 한번에 하나씩 word.append('I..

1. if문 1) 구조 : '들여쓰기'를 기준으로 if문의 범위가 달라진다. #기본 구조 if amount = 4.0 : print("장학금을 받습니다.") else : print("더욱 분발하세요.") #if-elif-else 문 if score >= 90: print("A 학점") elif score >= 80: print("B 학점") else : print("C 학점") 2) 조건식 - 비교 연산 : 정수, 실수, 문자열 모두 가능(알파벳 순서), True OR False 같다 A == B 다르다 A != B 크다 A > B 크거나 같다 A >= B 작다 A < B 작거나 같다 A

인턴을 시작하면서 Python을 통한 데이터 분석에 대한 공부가 필요해졌다. 1학년 때 배웠던 '소프트웨어의 이해'를 통해 Python에 대한 간단한 정리를 다시 해보려 한다. 1. 변수 및 수식 1) 수식(연산자) 연산 연산자 덧셈 a + b 뺄셈 a - b 곱셈 a * b 나눗셈 a // b --- 정수나눗셈 a / b --- 실수 나눗셈 나머지 a % b 거듭제곱 a ** b 2) 문자열(string) : 작은 따옴표(') 또는 큰따옴표(")로 표시한다. - 특별한 문자인 경우 : \를 사용하여 단순 문자로 간주하도록 함 - 연산 : + (문자열 접합 _ 문자열 끼리), * (문자열 곱하기 _ 문자열 * 숫자) - 작은따옴표 3개(''') : 여러 줄에 걸쳐 문자열 표현 - 문자열 자르기 : spl..

09. 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) wikidocs.net/book/2155 위키독스 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스 wikidocs.net - 다양한 길이의 입력 시퀀스를 처리하기 위해 - ex> RNN, LSTM 1) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) : 시퀀스(Sequence) 모델(입출력을 (단어) 시퀀스 단위로 처리) - LSTM, GRU : 근본적으론 RNN에 속함. 1. 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) - 피드 포워드 신경망(Feed Forward Neural Network) : 입력층에서 출력층 방향으로만 향함 - RNN : 은닉층 노드 - 활성화 함수를 통해 나온 결과값 ..