AI/- Library14 [Pandas] - 기초, 인덱싱 라이브러리 불러오기 import pandas as pd 데이터 불러오기 및 저장 # 시리즈 생성 # pd.Series(data = array) data = [1,2,3,4,5] s = pd.Series(data = data) # 데이터프레임 생성 # pd.DataFrame(data = array, columns = ['열1', '열2', ...], index = ['인덱스1', '인덱스2' ...]) # pd.DataFrame(dictionary) data = {'column_1': [1,2,3,4,5], 'column_2': ['김', '이', '박', '최', '고']} df = pd.DataFrame(data) # csv 파일 읽기 df = pd.read_csv('./sample1.csv', sep.. 2023. 2. 15. [Numpy] ndarray 생성, 추가, 수정, 삭제 list > numpy.ndarray 생성 및 타입 설정 list_1 = [50,30,5,56,6,65,7,4,3,63,36,4,5,6,34,55] arr = np.array(list_1) # 여러 차원 배열도 가능 print(arr, arr.dtype, '\n') arr = np.array(list_1, dtype='f4') # 타입 설정 가능 print(arr, arr.dtype, '\n') arr = np.array(['abc', 'defasgbg'], dtype='S3') # 문자열 길이 제한 가능 print(arr, arr.dtype, '\n') # 배열 안의 가장 긴 문자열을 크기를 타입으로 사용됨 arr = np.array(['a', 'ab', 'abc'], dtype=np.string_) .. 2023. 2. 11. 이전 1 2 3 다음