Im heedy

dataframe shuffle 시 df.sample(frac = 1) * frac - 0 ~ 1사이 비율 설정 시 해당 비율만큼 무작위 추출 frac = 1 은 표본 전체 무작위로 추출

02 - 1 자료구조와 배열 실습 2-1 학생 5명의 시험 점수를 입력받아 합계와 평균을 출력하기 # 학생 5명의 시험 점수를 입력받아 합계와 평균을 출력하기 print('학생 그룹 점수의 합계와 평균을 구합니다.') score1 = int(input('1번 학생의 점수를 입력하세요.')) score2 = int(input('2번 학생의 점수를 입력하세요.')) score3 = int(input('3번 학생의 점수를 입력하세요.')) score4 = int(input('4번 학생의 점수를 입력하세요.')) score5 = int(input('5번 학생의 점수를 입력하세요.')) total = 0 total += score1 total += score2 total += score3 total += scor..

01 - 2 반복하는 알고리즘 실습 1-7 1부터 n까지 정수의 합 구하기 1(while 문) # 1부터 n까지 정수의 합 구하기 1 (while 문) print('1부터 n까지 정수의 합을 구합니다.') n = int(input('n값을 입력하세요.: ')) sum = 0 i = 1 while i b: a,b = b, a sum = 0 for i in range(a, b+1): sum += i print(f'{a}부터 {b}까지 정수의 합은 {sum}입니다.') a부터 b까지 정수의 합을 구합니다. 정수 a를 입력하세요.: 3 정수 b를 입력하세요.: 64 3부터 64까지 정수의 합은 2077입니다. a와 b를 교환할 때 a, b = b, a # a와 b의 값을 교환(단일 대입문 사용) 반복 과정에서 ..

01 - 1 알고리즘이란? 더보기 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해 놓은 일련의 절차 특히 올바른 알고리즘이란 '어떠한 경우에도 실행 결과가 똑같이 나오는 것'을 말함. 실습 1-1 세 정수의 최댓값 구하기 # 세 정수의 최댓값 구하기 print('세 정수의 최댓값을 구합니다.') a = int(input('정수 a의 값을 입력하세요.: ')) b = int(input('정수 b의 값을 입력하세요.: ')) c = int(input('정수 c의 값을 입력하세요.: ')) maximum = a if b > maximum: maximum = b if c > maximum: maximum = c print(f'최대값은 {maximum}입니다.') 세 정수의 최댓값을 구합니다. 정수 a의 값을 입력하세요.: 5..

- 자연상수 e, 지수표현 변환 소수점 자릿수 설정하여 지수표현을 float 형태로 변환 → 원하는 자릿수로 설정 가능 pd.options.display.float_format = '{:.5f}'.format - 다시 지수표현으로 변환 float형태를 지수표현으로 변경하는 것이 아닌, 원래의 표현 방식으로 재설정 pd.reset_option('display.float_format')

- 문자 치환 , 지우기 df = df.replace(',', '') ,를 !로 변경 df = df.replace(',', '!') 문자 중간에 있는 값 변경 : 문자 사이(ex: 123,125)에 변경하기 원하는 값이 있을 경우 regex option을 True로 설정해야 변경됨. ,를 *로 변경 → regex option 주기 df = df.replace(',','*', regex = True)

for문 진행 시 전역 변수를 일괄로 적용할 수 있는 함수입니다. 저는 주로 특정 문자로 시작하는 변수들로 이루어져 있는 데이터 프레임을 만들 때 사용합니다. 먼저, titanic 데이터를 불러옵니다. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold import pandas as pd # data load df = pd.read_csv('train.csv') df.head() 이제, 전역 변수를 설정합니다. 저는 A, P, C로 시작하는 변수들로 이루어진 데이터..

1. tar로 압축 zip 형식도 가능 > tar -cvf '파일명.tar' '폴더경로' 2. tar 압축 해제 zip 형식도 가능 > tar -xvf '파일명.tar' 3. tar.gz로 압축 > tar -zcvf '파일명.tar.gz' '폴더경로' 4. tar.gz 압축 해제 > tar -zxvf '파일명.tar.gz'

map 함수 사용 li = [1, 2, 3, 4] # string으로 타입 변경 li_str = list(map(str, li)) # int로 타입 변경 li_int = list(map(int,li))

데이터 원소 li1 = ['A', 'B', 'C', 'D'] li2 = ['C', 'D', 'E', 'F'] 1) 합집합 union = list(set(li1 + li2)) print(union) union1 = list(set(li1) | set(li2)) print(union1) union2 = list(set().union(li1, li2)) print(union2) 2) 교집합 inter = list(set(li1) & set(li2)) print(inter) inter1= list(set(li1).intersection(li2)) print(inter1) 3) 차집합 comp = list(set(li1) - set(li2)) print(comp) comp1 = list(set(li1).diffe..