meister9701

앞에서 다른 차원을 가진 데이터프레임의 연산에서 NaN을 보았다.NaN은 결측값으로 측정되지 않은 값을 말하며, 0을 의미하는 것이 아니다.sum함수를 이용하면 기본적으로 skipna라고 하여 NaN을 기본적으로 무시하고 합한다.이를 통해 이것을 False로 설정한다면 NaN이 데이터프레임에 있는지 없는지도 확인할 수 있다.NaN과의 연산은 모두 NaN으로 결과가 나타나며, 비교는 모두 NaN으로 결과가 나타난다.

데이터프레임은 2차원으로 이루어진 데이터를 말한다.흔히 보는 표같은것을 말한다.데이터프레임 생성은 한줄로도 혹은 여러줄로도 할 수 있다.여기서 가로축은 행, 세로축은 열을 말하는데, 행의 이름은 index, 열의 이름은 columns로 설정할 수 있다.데이터프레임의 내부요소 확인 방법은 index, columns, values등을 이용해 확인할 수 있다.index는 행, columns는 열, values는 내부데이터를 확인할 수 있다.데이터프레임을 연산할 수도 있다.동일한 차원을 가진 데이터프레임은 같은 위치의 요소끼리 연산하고, 단일값은 모든 내부데이터에 같은 값을 연산한다.단일행은 모든 행에 단일행을 연산하며, 차원이 다른 데이터프레임과 연산을 한다면 둘의 차이만큼 NaN으로 답한다.

오늘은 Jupyter Notebook에서 Series에 대해 알아볼 것이다.Series는 1차원 데이터 구조입니다.pandas는 Python data analysis Library의 약자로 Python 데이터 처리를 위한 라이브러리의 약자입니다. pandas를 pd로 import하여 사용합시다.시리즈 데이터를 [1,2,3]으로 생성하였다.Series도 List처럼 변수[숫자]를 이용해 내부 요소를 확인할 수 있다.List를 연산하면 List뒤에 List를 추가하는 방식이고, 요소끼리 더하고 싶다면 다른 방법을 써야하지만, Series는 요소끼리 덧셈한다.만일 요소의 개수가 맞지 않거나 하나의 요소만 있다면 위와는 다르게 계산해준다.만일 하나만 있다면, 모든 요소에 같은 연산을 시행한다.개수가 다르다면 N..

JupyterNotebook에서 새로운것을 만들고 싶다면 New를 눌러서 파일 혹은 notebook을 새로 만들 수 있다.이름은 Untitled를 누르면 변경할 수 있다.문장의 문법은 위의 code버튼을 이용해서 변경할 수 있다.특정 문장에서 M 혹은 R을 누르면 빠르게 Markdown이나 Raw로 변경할 수 있다.Code는 Python 문법을 이용하는 것이고, Markdown은 저번에 말했던 Markdown문법을 사용할 수 있으며, Raw는 문자 날것을 그대로 남겨놓을 수 있는 문법이다.모든 문장 실행은 Shift+Enter를 누르면 실행되고 만일 위에 문장을 추가하고 싶으면 a 아래에 추가하고 싶으면 b를 누르면 된다. 지우고 싶다면 d를 두번 누르면 그 문장을 지울 수 있다.위에서 보듯 Jupyte..

Jupyter Notebook은 Python을 웹브라우저에서 편리하게 실행할 수 있으며 라이브러리를 쓸 수 있어서 실시간으로 변경되게 할 수 있으며, 보기쉽게 표현할 수 있다.데이터 시각화도 가능하지만 코드 실행도 가능하여 편리하게 Python을 사용할 수 있다는 장점이 있다.우선 우리가 설치했던 Pycharm과 Anaconda는 Python언어를 사용하게 해주지만 Jupyter Notebook을 사용하기위해서는 Python3가 필요하다.우선 Python을 깔아줍시다.Download the latest version을 눌러주고 노란버튼의 Download Python 3.12.7을 눌러줍시다.다운로드 받은 파일을 실행시키고 Install Now를 하면 설치를 진행한다.Windows+R버튼으로 실행버튼을 시..