🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python182

• [Python] map 함수 :: 주어진 함수를 입력 이터러블의 모든 요소에 적용하여 새로운 이터러블로 반환 map (A , B) : A를 B에 적용   map 함수는 Python의 내장 함수로, 주어진 함수를 입력 이터러블의 모든 요소에 적용하여 그 결과를 새로운 이터러블로 반환하는 함수입니다. map 함수는 주로 리스트, 튜플 등과 같은 이터러블 자료형의 요소를 변환하는 데 사용됩니다.기본 형식map(function, iterable, ...)function: 각 이터러블의 요소에 적용할 함수입니다.iterable: 변환할 이터러블(반복 가능한 객체)입니다. 두 개 이상의 이터러블을 받을 수도 있습니다.특징map 함수는 맵 객체(map object)를 반환합니다. 이는 이터레이터(iterator)이며, 이를 리스트나 다른 이터러블 타입으로 변환하여 사용합니다.여러 개의 이터러블을 인자로 받을 수 있으며, 이.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 6. 12.

• [Numpy] reshape(?,?) : 배열 형태 바꾸는 메소드 reshape(-1, 1)은 NumPy 배열의 형태를 변경하는 데 사용되는 메서드입니다. reshape 메서드는 배열의 차원을 지정된 형태로 바꿉니다. 여기서 -1은 크기를 자동으로 계산하라는 의미입니다. reshape(-1, 1)은 배열을 하나의 열(column vector)로 변환하는 데 사용됩니다.reshape 메서드의 사용법reshape 메서드는 배열의 형태를 바꾸기 위해 사용됩니다. 기본 형식은 다음과 같습니다:array.reshape(new_shape)new_shape: 원하는 형태를 나타내는 튜플(tuple)입니다. 각 차원의 크기를 지정합니다. 하나의 차원에 -1을 사용하면, 해당 차원의 크기는 자동으로 계산됩니다.reshape(-1, 1)의 의미reshape(-1, 1)은 배열을 하나의 .. 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 6. 12.

• [Pandas] axis = 0 (열, default), axis = 1 (행) axis 파라미터는 Pandas에서 연산을 수행할 축을 지정하는 데 사용됩니다. axis=0과 axis=1은 다른 방향으로 연산을 수행하도록 합니다.Pandas에서 axis 파라미터를 따로 언급하지 않으면 기본값(default)은 axis=0입니다. 즉, axis를 명시적으로 지정하지 않으면 열을 따라 연산을 수행하게 됩니다.axis 파라미터의 의미axis=0: 열을 따라 연산을 수행합니다. 즉, 각 열에 대해 연산을 수행합니다. 이는 세로 방향으로 연산을 수행하는 것과 같습니다.axis=1: 행을 따라 연산을 수행합니다. 즉, 각 행에 대해 연산을 수행합니다. 이는 가로 방향으로 연산을 수행하는 것과 같습니다.예제 데이터프레임우선 예제 데이터프레임을 만들어 보겠습니다:import pandas as pd.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 6. 12.

• [Python] .values :: 데이터 프레임 값을 넘파이 배열로 바꾸기 df1.values는 pandas DataFrame 객체의 속성 중 하나로, DataFrame의 값을 numpy 배열 형식으로 반환합니다. df1이란 이름의 DataFrame에서 df1.values를 사용하면 DataFrame의 모든 데이터를 numpy 배열로 접근할 수 있습니다.예를 들어, 다음과 같은 DataFrame이 있다고 가정합니다:import pandas as pd# 예제 DataFrame 생성data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df1 = pd.DataFrame(data)이 DataFrame에서 df1.values를 사용하면:array_values = df1.valuesprint(array_values)출력은 다음과 같이 나타납니다.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 6. 12.

• [Python] .loc[:,:] :: 데이터프레임의 모든 행과 열 선택하기 loc[:, :]은 데이터프레임의 모든 행과 열을 선택하는 데 사용됩니다.loc은 Pandas 라이브러리에서 데이터프레임의 특정 행과 열을 라벨 기반 인덱싱(label-based indexing) 방식으로 선택할 때 사용하는 메서드입니다. loc은 행과 열의 라벨(이름)을 기준으로 데이터를 선택합니다. loc에 대해 자세히 설명하면 다음과 같습니다:기본 사용법df.loc[row_indexer, column_indexer]row_indexer: 선택할 행을 지정합니다.column_indexer: 선택할 열을 지정합니다.선택 방법행 선택:특정 행을 선택할 수 있습니다.슬라이스(slicing)를 사용하여 여러 행을 선택할 수 있습니다.불리언 배열을 사용하여 조건을 만족하는 행을 선택할 수 있습니다.열 선택:특.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 6. 12.

• [Python] 판다스의 unstack() 메소드란? :: 멀티 인덱스에서 하나를 열로 만들어줌 unstack() 메소드는 Pandas에서 사용되는 메소드로, DataFrame의 인덱스 레벨을 컬럼으로 변환하여 데이터를 재구조화합니다. 이를 통해 그룹화된 데이터를 보다 쉽게 볼 수 있는 형태로 변환할 수 있습니다. unstack() 메소드를 이해하기 위해, df.groupby(['neighbourhood', 'neighbourhood_group']).price.mean().unstack() 구문을 단계별로 설명하겠습니다.그룹화 및 평균 계산: df.groupby(['neighbourhood', 'neighbourhood_group']).price.mean()df DataFrame을 'neighbourhood'와 'neighbourhood_group' 컬럼으로 그룹화합니다.각 그룹에서 'price'의.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 6. 11.

• [Python] 판다스 groupby에 쓰이는 집계함수 모음 (sum, mean, min, max / agg...) Pandas의 groupby 객체에 사용할 수 있는 다양한 집계 함수들이 있습니다. 이 함수들은 그룹화된 데이터에 대해 여러 가지 통계적 계산을 수행할 수 있습니다. 주요 집계 함수들은 다음과 같습니다:sum(): 각 그룹의 합을 계산합니다.mean(): 각 그룹의 평균을 계산합니다.median(): 각 그룹의 중앙값을 계산합니다.min(): 각 그룹의 최소값을 계산합니다.max(): 각 그룹의 최대값을 계산합니다.count(): 각 그룹의 요소 개수를 계산합니다.size(): 각 그룹의 크기(요소 수)를 계산합니다.std(): 각 그룹의 표준 편차를 계산합니다.var(): 각 그룹의 분산을 계산합니다.sem(): 각 그룹의 표준 오차를 계산합니다.describe(): 각 그룹의 여러 통계 요약을 제공합.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 6. 11.

• [Python] 판다스 groupby 함수 groupby는 Pandas 라이브러리에서 제공하는 강력한 함수로, 데이터를 특정 기준에 따라 그룹으로 나누고 그룹별로 연산을 수행할 수 있게 해줍니다. 다음은 groupby 함수의 기본적인 사용법과 예제입니다.기본 사용법groupby를 사용하려면 Pandas 데이터프레임을 특정 열을 기준으로 그룹화하고, 그룹화된 각 그룹에 대해 연산을 수행할 수 있습니다.import pandas as pd# 예제 데이터프레임 생성data = { 'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'], 'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}df = pd.DataFrame(data)# 'Category' 열을 기준으로 그룹화grouped = df.groupby('Ca.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 6. 11.

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  [Python] Pandas DataFrame 열에 접근하는 두 가지 방법: 속성 접근과 딕셔너리 접근 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 6. 11.

• [Python] 파이썬 loc, iloc 차이 loc와 iloc는 파이썬의 데이터 분석 라이브러리인 Pandas에서 데이터프레임을 인덱싱하고 선택하는 데 사용되는 두 가지 주요 방법입니다. 이 두 메서드는 데이터를 선택하는 방법에서 차이가 있습니다.locloc는 라벨을 기반으로 데이터를 선택합니다. 이는 데이터프레임의 행 및 열 라벨을 사용하여 데이터를 선택할 수 있게 해줍니다.문법: df.loc[row_labels, column_labels]예시:import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three'])# 'two' 라벨을 가진 행과 'B' 라벨을 가진 열 선택result = d.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 6. 11.

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  [Python] 브이월드 API 이용해 지오코딩하기 ★★★★ 0. 이전 지오코딩 글  이전 지오코딩 관련 글은 아래 참고.내가 시도해본 여러 지오코딩 방법 중 가장 간편한 것 같아서 업로드해본다.     https://kimhongsi.tistory.com/entry/R-%EC%B9%B4%EC%B9%B4%EC%98%A4%EB%A7%B5-API%EB%A5%BC-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%B4-%EC%A7%80%EC%98%A4%EC%BD%94%EB%94%A9%ED%95%98%EA%B8%B0-%EC%A3%BC%EC%86%8C%EB%A5%BC-%EA%B2%BD%EC%9C%84%EB%8F%84%EB%A1%9C-%EB%B3%80%ED%99%98  [R] 카카오맵 API를 사용해 지오코딩하기 (주소를 경위도로 변환)오늘은 R로 카카오맵 API를 사용해 지오코.. 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 5. 26.

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  [Python] HTML에서 특정 클래스 뒤에 있는 텍스트만 추출하기 (BeautifulSoup) 문제 상황 웹에서 제공하는 표의 특정 열 부분만 복사하고 싶은데, 전체 복사만 가능함 문제 해결 개발자도구 > 표 전체를 감싸는 부분 html 코드 찾기해당 부분 우클릭 > copy하기 파이썬에서 아래의 코드 입력, 가정한 HTML 예시에 자신의 코드를 넣기 from bs4 import BeautifulSoup# 가정한 HTML 예시html_content = """ This is an original review. This is a translated review."""# HTML 파싱soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')# TranslatedReviewContent 클래스를 가진 div 태그 찾기translated_reviews = soup... 🖥️ IT, 컴퓨터/🐍 Python 2024. 4. 25.