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DataFrame

3/21 월 월요일! 오늘은 Pandas의 DataFrame(DataFrame 연결 · 결합, Mapping, Grouping)을 마무리 짓고, 내일부터 데이터의 시각화에 대해 배운다. 1. DataFrame 연결 : pd.concat(). default는 행 방향으로 연결. 컬럼 명이 같은 것들이 서로 결합됨 import numpy as np import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'a':['a0', 'a1', 'a2', 'a3'], 'b':[1, 2, 3, 4], 'c':['c0', 'c1', 'c2', 'c3']}, index=[0, 1, 2, 3]) display(df1) df2 = pd.DataFrame({'b':[5, 6, 7, 8], 'c':['c0', 'c1', 'c2'.. 더보기

3/17 목 목요일! 오늘은 외부 resource를 이용해서 DataFrame을 생성하는 것을 배운다. 첫 번째 방법은 CSV 파일 사용, 두 번째는 MySQL 안에 DB로부터 SQL 이용해 DataFrame을 생성 - SQL 직접 or ORM 방식(Django) Jupyter Notebook과 MySQL 연동시키기 위해 Anaconda Prompt로 외부 모듈 설치 conda activate machine conda install pymysql 1. MySQL에 새로운 schema 생성 후 메뉴에서 Open SQL Script로 DB 열기 새로운 Query Tab 열리면 번개 눌러주고, 안에 있는 DB 확인 create database lecture_0317; use lecture_0317; select * fro.. 더보기

3/16 수 수요일! 어제~오늘까지 Numpy! 오늘 오후~이번 주까지 Pandas 진도! Anaconda Prompt에서 Jupyter notebook 실행 conda activate machine jupyter notebook 1. 행렬곱 연산은 앞쪽의 2차원 matrix 열과 뒤쪽의 2차원 matrix 행 개수가 같아야 함. (3, 2) * (2, 2) import numpy as np arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) # (2,3) arr2 = np.array([[4,5],[6,7],[8,9]]) # (3,2) print(np.matmul(arr1, arr2)) # matmul() 함수 사용해서 계산. 결과는 (2,2) # [[ 40 46] # [ 94 109]] 2. 전치행렬(.. 더보기

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