카데고리컬 데이터라고 말한다.

 

 

 

 

 

생성된 카테고리의 정보를 알려준다.

 데이터의 카테고리화,

각각의 결과.

 

- 데이터의 길이 (개수 Length) 사용.

- 범주의 개수

 

 

변수명.categories 

 

 

카테고리 별 카운트는. 

 

.value_conts()

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pandas  (0) 2023.02.27

pandas _ python

 

- Series Class는 1차원 ? 이라고 말함.

인덱스 ( index ) + 값 ( Value)

 

 

- data frame class : 2차원? 

 

테이블 (행과 열) 형태로 보기 쉬움.

 

※ numpy 는 계산에 특화되어 있다면 pandas는  보는 것에? 특화되어 있다고 들음.

 

import pandas as pd

알리야스는 pd  주로 사용한다.

 

pop =  pd.Series([ 100000,200000,300000,400000])

0     100000

1     200000

3     300000

4     400000

 

이렇게 지정할 수 있다.

키 : 밸류 값과 같은 개념? 으로 인덱스 번호 대신 키 값을 저장할 수 있다.  *지정

pop = pd.Series([100000,200000,300000,400000],
         index = ['십만','이십만','삼십만','사십만'])

 

십만        100000

이십만     200000

삼십만     300000

사십만     400000

 

이런식으로 나옴.

 

 

보통의 데이터와 다르게  pandas는 데이터를 보기 쉽게 컬럼명?을 지정 할 수 있다.

 

pop.index.name='숫자명'

이렇게 코드를 치면

 

숫자명

십만        100000

이십만     200000

삼십만     300000

사십만     400000

 

연산도 가능하다.

pop / 100000

숫자명

십만        1

이십만     2

삼십만     3

사십만     4

 

이렇게 나옴.

 

인덱싱도 가능함.

pop[3]

400000

 

나올거임.

 

이유는 저장을 안해서 그런다고 생각하면 됨.

pop['십만']

하면 100000 이 나옴.

 

인덱싱은

 

pop['십만':삼십만]

하면 인덱싱 번호와는 다르게 키 값은 포함되어서 나옴.

포함하기 때문에  삼십만 , 300000 까지 나옴

 

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numpy.arange(1,51).reshape(5, 10)

 

위 코드를 작성하면 아래처럼 결과가 나온다. 

array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30],
       [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40],
       [41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]])

 

reshape는  세로 5, 가로 10이 나온다.

(파이썬에서 .reshape 는 키워드? 테이블의 모양을 만들수 있다.   (.) 쩜. 있어야한다.

 .reshape(행,열 ).reshape(행,열)   <- 이런식으로 여러번 쓸 수 있다. 의미는 없고. 마지막으로 지정한 값으로 나온다.

 

행열 이라고 하는데, 행열은 가로 세로를 뜻하면 

가로가 5줄 세로가 10줄이라고 생각할 수 있는데. 

행으로 가는것이 5개라고 생각하면 헷갈림에서 벗어날 수 있다.

한 번 잘못 헷갈리는 순간 빠져나오기 힘든 사고 방식이 생기니.

감각적으로 외우는 것이 좋을거같다.

 

 

위에 2차원 배열(테이블같이 생긴거)을 변수명 [arr]으로 지정하주고.

23번과 38번을 뽑으려면

 

  [ [행, 행]  , [열, 열] ]

 

위의 공식을 이용하면 된다고 한다.

※  (: 클론)   > 클론은  시작값 : 끝값이니 쓰지않고.

( , 쉼표)를 사용한다. 왜? > 한 개만 뽑으니까.

 

arr [  [2,3]  ,  [2,7]  ]

 

 

이런식으로 하면 

 

23, 38을 뽑을 수 있다.

 

 

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