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- 데이터셋 불러오기 import seaborn as sns # 데이터셋 찾기 위해 이름 출력해보는 방법 sns.get_dataset_names() # ['anagrams', # 'anscombe', # 'attention', # 'brain_networks', # 'car_crashes', # 'diamonds', # 'dots', # 'dowjones', # 'exercise', # 'flights', # 'fmri', # 'geyser', # 'glue', # 'healthexp', # 'iris', # 'mpg', # 'penguins', # 'planets', # 'seaice', # 'taxis', # 'tips', # 'titanic'] load_dataset()을 통해 원하는 데이터셋을 불..

- pandas 튜토리얼 : https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/index.html Getting started tutorials — pandas 2.1.4 documentation next What kind of data does pandas handle? pandas.pydata.org - pandas 불러오기 import pandas as pd pd.__version__ # 불러왔는지 확인 # '2.1.4' - pandas의 데이터 구조 1) Series() : 라벨을 갖는 1차원 데이터 s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50]) s1 # 0 10 # 1 20 # 2 30 # 3 40 # 4 50 #..

- Numpy란? * 파이썬으로 과학 연산을 쉽고 빠르게 할 수 있게 만든 외부 패키지 * 다차원 배열 데이터를 효과적으로 처리할 수 있음 - Numpy 패키지 불러오기 import numpy as np # Numpy 라이브러리를 불러오기 # ModuleNotFoundError: No module named '~~' 오류 : ~~ 라이브러리 설치하기! # !pip install ~~ : 가상환경 말고 주피터랩 안에서 임시로 설치하는 방법 print(np.__version__) # 불러왔는지 확인하기 # 1.26.3 위와 같이 선언하면 Numpy를 이용할 때 numpy를 다 적는 대신 np로 줄여서 작성 가능 - 배열 객체(array object) 생성 num1 = [1,2,3,4] # 리스트 형식 arr..

- for-loop, while - 반복문이 필요한 이유 : 같은 코드를 반복해서 입력하지 않고 효율적으로 코드 작성 가능 # 똑같은 코드 반복 > 불편 print("Hello Python") print("Hello Python") print("Hello Python") print("Hello Python") print("Hello Python") print("Hello Python") print("Hello Python") print("Hello Python") print("Hello Python") print("Hello Python") for i in range(10): print("Hello Python") # 두 식 모두 결과값은 같다 #Hello Python #Hello Python #Hell..

- 구성 키(key)와 값(value)이 항상 쌍으로 구성됨 - 특징 * 리스트나 튜플은 인덱스를 이용해 항목을 다루나, 딕셔너리는 인덱스 대신 키를 이용해 값을 다룸 * 리스트나 튜플에서 인덱스는 0부터 시작하는 숫자이지만, 딕셔너리의 키는 임의로 지정한 숫자나 문자열이 될 수 있고 값으로는 어떤 데이터 타입도 사용 가능 * 딕셔너리 만들기 딕셔너리 데이터 전체를 중괄호({})로 감싼다. 키와 값의 구분은 콜론(:)으로 한다. 키와 값으로 이뤄진 각 쌍은 콤마(,)로 구분한다. country_capital = { "대한민국" : "서울", "프랑스" : "파리", "미국" : "워싱턴", "영국" : "런던" } country_capital # key:value {'대한민국': '서울', '프랑스': ..

- 리스트 메서드 리스트 메서드 설명 예시 append() 리스트에서 항목 하나를 맨 마지막에 추가 myFriends.append(‘Thomas’) insert() 리스트에서 특정 위치에 항목 삽임 myFriends.insert(1, ‘Paul’) extend() 리스트에서 항목 여러 개를 맨 마지막에 추가 myFriends.extend([‘Laura’, ‘Betty’]) remove() 입력값과 첫 번째로 일치하는 항목을 리스트에서 삭제 myFriends.remove(‘Laura’) pop() 리스트의 마지막 항목을 제거한 후에 반환 popFriend = myFriends.pop() index() 리스트에서 인자와 일치하는 첫 번째 항목의 위치를 반환 indexFriend = myFriends.inde..

* 문자열을 처리하기 위해서는 문자열 분리, 불필요한 문자열 삭제, 문자열 연결 등을 할 수 있어야 함. 1. split() : 문자열 분리 - 문자열을 부분 문자열로 나누고 싶을 때 이용하는 메서드 str.split([sep]) # sep : 구분자(separator), 대괄호([])는 생략 가능 - 예시 "에스프레소,아메리카노,카페라테,카푸치노".split(',') # 콤마를 기준으로 단어 분리 "에스프레소 아메리카노 카페라테 카푸치노".split(' ') # 공백을 기준으로 단어 분리 "에스프레소.아메리카노.카페라테.카푸치노".split('.') # .을 기준으로 단어 분리 # ['에스프레소', '아메리카노', '카페라테', '카푸치노'] # maxsplit을 지정해 문자열 분리 phone_numb..

1. 유사한 것 - 인덱싱과 슬라이싱이 동일 tuple_data = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) print(tuple_data[3]) # 3 print(tuple_data[1:6]) # (1, 2, 3, 4, 5) print(tuple_data[::3]) # (0, 3, 6, 9) 2. 차이점 - 리스트는 수정, 삭제가 잘 됨 - 튜플은 수정, 삭제가 안 됨 l_data = [0,1,2,3] # 숫자 3 대신, 30 t_data = (0,1,2,3) # 숫자 3 대신, 30 l_data[3] = 30 # [0, 1, 2, 30] t_data[3] = 30 # 오류 del l_data[3] l_data # [0, 1, 2] del t_data[3] t_data # 오류 발생 위를..

1. 변수명은 문자, 숫자, 밑줄 기호(_)를 이용해 만든다. 다만 밑줄 기호로 시작하는 변수명은 특별한 용도에 사용되므로 보통 변수명은 밑줄 기호로 시작 X 2. 숫자로 시작하는 변수명은 만들 수 없다. 예를 들어 3star 같은 변수명은 만들 수 X 3. 대소문자를 구분한다. 변수명 Apple과 변수명 apple은 다른 변수이다. 4. 공백을 포함할 수 없다. 예를 들면 'my student'는 my와 student 사이에 공백이 있으므로 사용 불가 5. 밑줄 이외의 기호는 변수에 이용할 수 없다. 예시로 myStudent%, my#student, my&student 등은 변수명 될 수 없음 6. 다음과 같은 예약어(Reserved word)는 변수명으로 이용할 수 없다. None, True, Fal..

1. 논리 연산자 - and : A and B : A와 B 모두 참일때 참 - or : A or B : A와 B 중 하나라도 참이면 참, 둘다 거짓일 때 거짓 - not : not A : A가 참일 때 거짓, A가 거짓일 때 참 # 교집합 print(True and True) # True print(True and False) # False print(False and True) # False print(False and False) # False # 합집합 print(True or True) # True print(True or False) # True print(False or True) # True print(False or False) # False not False # True # False가 ..