[ Pandas ] 시계열 데이터
시계열 데이터로 변경 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) s = pd.Series(['03-01-2023', '03-02-2023', '03-03-2023']) df = pd.to_datetime(s, format = '%d-%m-%Y') #입력받은 날짜 데이터 형식을 맞춰줌 시계열 데이터인 인덱스를 활용 # 기본 반환 형태 # Index(['10', '10', '10', '10', ...], dtype='object', name='인덱스명', length=행길이) # .astype(int) 했을 때 # Int64Index([10, 10, 10, 10, 10, ...], dtype='int64', name='인덱스명', length=행길이) df.index.strfti..
2023. 2. 17.
[Pandas] 연산 방법 정리
데이터 세팅 a1 = [60, 84, 80] a2 = [77, 62, 95] a3 = [61, 97, 72] # 2차원 배열 df_data = [a1, a2, a3] other_data = [[1,10,100],[2,20,200],[3,30,300]] cols = ["국어", "영어", "수학"] rows = ['a','b','c'] df = pd.DataFrame(data=df_data, index=rows, columns=cols) other = pd.DataFrame(data=other_data,index=rows,columns=cols) 연산 메소드 # 왼쪽 -> 오른쪽 더하기 df.add(other, axis='columns', level=None, fill_value=None) # 오른쪽 ->..
2023. 2. 16.
[Numpy] ndarray 인덱싱, 슬라이싱, 정렬
Normal indexing matrix = np.random.randint(1,10, (4,4)) print(matrix) """ [[4 6 2 6] [2 4 2 6] [7 2 6 1] [8 1 4 1]] """ # 기존 파이썬 인덱싱 방법 print(f'{matrix[0]} {matrix[0][1]}') # [4 6 2 6] 6 # [행, 열] 표기법 print(f'{matrix[1][3]} {matrix[1, 3]}') # 6 6 # [...] 표기법 가능 print(matrix[1:3, 2:5]) print(matrix[1, ...]) print(matrix[1,:]) """ [[2 6] [6 1]] [2 4 2 6] [2 4 2 6] """ Boolean indexing & Fancy index..
2023. 2. 16.
