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[파이썬, Python] Pandas 모듈 - 3️⃣ 데이터 찾기 isin(), 결측값 알아보기 isna(), 결측값 제거하기 dropna() 이전 글에서 사용하던 csv 파일 예제로 데이터프레임을 다뤄보자. 더보기 https://coding-yesung.tistory.com/189 [파이썬, Python] Pandas 모듈 - 1️⃣ 판다스 모듈이란?, DataFrame&Series, CSV파일 다루기, 엑셀파일 읽어 1. 판다스(Pandas) '웨스 맥키니'가 개발한 라이브러리 데이터 작업을 쉽고 직관적으로 설계된 빠르고 유연한 자료구조(데이터프레임)를 제공하는 모듈 1-1. 판다스 라이브러리 설치하기 !pip install p coding-yesung.tistory.com 1. isin() 정의한 list에 있는 데이터를 색인하려는 경우 사용하는 함수 주어진 시리즈(Series)나 데이터프레임(DataFrame) 객체에서 각 요소가 주어진.. 2023. 6. 9.
[파이썬, Python] Pandas 모듈 - 2️⃣ 데이터프레임(DataFrame) 정보와 데이터프레임 다루기 이전 글에서 사용하던 csv 파일 예제로 데이터프레임을 다뤄보자. 더보기 https://coding-yesung.tistory.com/189 [Python] Pandas 모듈 - 1️⃣ 판다스 모듈이란?, DataFrame&Series, CSV파일 다루기, 엑셀파일 읽어오기 1. 판다스(Pandas) '웨스 맥키니'가 개발한 라이브러리 데이터 작업을 쉽고 직관적으로 설계된 빠르고 유연한 자료구조(데이터프레임)를 제공하는 모듈 1-1. 판다스 라이브러리 설치하기 !pip install p coding-yesung.tistory.com 1. 데이터프레임 기본 정보 알아보기 df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT/Python/2. 데이터분석/korean-i.. 2023. 6. 8.
[파이썬, Python] Pandas 모듈 - 1️⃣ 판다스 모듈이란?, DataFrame&Series, CSV파일 다루기, 엑셀파일 읽어오기 1. 판다스(Pandas) '웨스 맥키니'가 개발한 라이브러리 데이터 작업을 쉽고 직관적으로 설계된 빠르고 유연한 자료구조(데이터프레임)를 제공하는 모듈 1-1. 판다스 라이브러리 설치하기 !pip install pandas # 설치 import pandas as pd # 임포트 1-2. Series와 DataFrame 2차원 표 데이터를 데이터프레임이라고 한다면, 1차원 표 데이터는 시리즈임 표의 데이터 부분을 values라고 부름 표의 행 이름을 index라고 부름 표의 열 이름을 columns라고 부름 시리즈는 values와 index로 이루어져 있고, 데이터프레임은 values, index, columns로 이루어져 있음 데이터프레임과 시리즈의 values는 넘파이의 ndarray 기반 ✅ Dat.. 2023. 6. 8.
[파이썬, Python] Numpy 모듈 - 2️⃣ 행렬 연산자, arange, sort, 숫자 단일 연산 1. 행렬 연산자 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈은 shape가 같아야 함(행렬의 크기가 같아야함) 같은 position끼리 연산됨 - 인덱스 번호가 같은 데이터 끼리 연산이 됨 내적 연산(dot product) 맞닿는 shape가 같아야 함 내적은 떨어져 있는 shape가 결과 행렬이 됨 a = np.array([[1,2,3], [2,3,4] ]) b = np.array([[3,4,5], [1,2,3] ]) print(a.shape) print(b.shape) >>> (2, 3) (2, 3) # 덧셈 연산 a + b >>> array([[4, 6, 8], [3, 5, 7]]) # 뺄셈 연산 a - b >>> array([[-2, -2, -2], [ 1, 1, 1]]) # 곱셈 연산 a * b >>> arr.. 2023. 6. 8.
[파이썬, Python] Numpy 모듈 - 1️⃣ 넘파이 모듈, ndarray 다루기(인덱싱, 슬라이싱) 1. 넘파이(Numpy) 수학, 과학 계산용 패키지 성능 : 파이썬의 리스트보다 빠름 메모리 사이즈: 파이썬의 리스트보다 적은 메모리를 사용 빌트인 함수: 선형대수, 통계관련 여러 함수들을 내장 1-1. Numpy 설치하기 !pip install numpy 1-2. Numpy import하기 import numpy import numpy as np # 별칭 사용 1-3. 설치 디렉토리 확인하기 설치되어있는 위치 코랩에서 깔았기 때문에 현재는 마음대로 지울 수 없지만 자기 컴퓨터에서 라이브러리, 모듈을 설치 후 삭제해야할 경우가 있기 때문에 디렉토리를 확인해야함 numpy >>> 2. ndarray(n dimension array) 다차원 배열 ndarray는 생성될 때 크기가 결정 데이터를 메모리 내에서.. 2023. 5. 18.
[Node.js] validation - 데이터 검증하기! 1. validation 유효성 검사: 입력 데이터가 유효한지 검사하는 것 입력 데이터가 사용자가 원하는 형식에 맞는지, 필수 항목이 빠져 있지는 않은지 등을 검사하는 것 입력 데이터가 유효하지 않으면, 사용자에게 알리고 다시 입력하도록 유도함 Express에서 대표적으로 express-validator라는 미들웨어를 사용하여 데이터의 유효성 검증을 할 수 있음 ✅ 데이터의 유효성 검사를 실시해보자. 📍 두 모듈을 설치 📍 import하기 위해 package.json에서 "type":"module" 작성 📍 모듈 import import express from 'express' import { body, param, validationResult } from 'express-validator' // bo.. 2023. 5. 2.
[GitHub] Repository에 업로드 제외 파일 설정하기! 1. .gitignore 프로젝트에 원하지 않은 백업 파일이나 로그파일 또는 보안상 깃허브에 올리고싶지 않은 파일들을 제외시킬 수 있는 설정파일 📍 ignore할 파일들을 알려주는 사이트 node를 관련하여 업로드하지 않아도 될 리스트를 뽑아줌 .gitignore파일을 만들고(git init한 경로에)복붙하여 저장 https://gitignore.io gitignore.io Create useful .gitignore files for your project www.toptal.com 2. .gitignore 생성 ✅ 예) nodejs로 작성한 프로젝트를 업로드할 때 node_modules와 같이 용량이 큰 파일들까지 배포할 필요x 1) https://gitignore.io 위 링크에서 프로젝트의 프로그.. 2023. 5. 1.
[GitHub] GitHub Desktop란? & 설치하기! 1. GitHub DESKTOP❓ GitHub에서 제공하는 GUI(Graphical User Interface) 기반 Git 클라이언트 프로그램 GitHub Desktop은 Git 명령어를 기반으로 하며, Git의 주요 기능들을 직관적이고 간편하게 사용할 수 있도록 도와줌 Git을 사용하는 프로젝트에서 Git의 핵심 개념들인 브랜치, 커밋, 푸시, 머지 등을 쉽게 다룰 수 있으며, GitHub과의 연동을 통해 Pull Request를 생성하고 Merge를 수행하는 등의 작업도 간편하게 할 수 있음 GUI 환경에서 Git 명령어를 사용하므로, Git 명령어를 모르는 사용자도 GitHub Desktop을 사용하여 Git을 사용할 수 있음 2. GitHub DESKTOP 다운로드 및 설치 https://des.. 2023. 5. 1.
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