[Pandas] Basic Series ? Series는 numpy의 1차원 배열과 구조가 동일하다. 인덱스와 칼럼명을 가지고 있어서 numpy보다 사용이 편리 index를 지정해서 key값으로 사용할 수 있음 Series를 여러 개 붙이면 Dataframe이 됨 import pandas as pd data = pd.Series(['one','two','three']) data.values >>> array(['one','two','three']) data.index >>> RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) data = pd.Series(data.values, index=[2,3,4]) >>> 2 one 3 two 4 three data[2] # list와 같이 순서대로 >>> 'three' data.. 2020. 7. 12. [Numpy] ndarray의 인덱싱과 정렬 Numpy 1. Numpy 특징 수치해석용 파이썬 패키지 다차원 배열 자료구조 클래스 ndarray(N-dimensional array)클래스를 지원 : 배열(array)을 사용하면 적은 메모리로 데이터를 빠르게 처리, 단 모든 원소가 같은 자료형이어야 하며 원소의 갯수를 바꿀 수 없음. 벡터와 행렬 사용하는 선형대수 계산에 주로 사용 C로 구현된 내부 반복문을 사용하여 파이썬 반복문에 비해 속도가 빠름 : 배열 객체는 C와 같이 연속적인 메모리 배치를 가지기에 모든 원소가 같은 자료형이어야 함. 이 덕에 원소에 대한 접근과 반복문 실행이 빨라짐 벡터화 연산(vectorized operation)을 이용해 복잡한 선형대수 연산 수행 : 백터화 연산? 배열의 각 원소에 대한 반복 연산을 하나의 명령어로 처.. 2020. 7. 12. [Pandas] 데이터 프레임의 이해와 생성 Series? Series는 numpy의 1차원 배열과 구조가 동일 인덱스와 칼럼명을 가지고 있어서 numpy보다 사용이 편리 index를 지정해서 key값으로 사용할 수 있음 Series를 여러 개 붙이면 Dataframe이 됨 import pandas as pd data = pd.Series(['one','two','three']) data.values >>> array(['one','two','three']) data.index >>> RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) data = pd.Series(data.values, index=[2,3,4]) >>> 2 one 3 two 4 three data[2] # list와 같이 순서대로 >>> 'three' data['2'.. 2020. 3. 23. 이전 1 다음
