Xenrose

아래 내용은 pandas 2.0.3 버전으로 작성됨.0. 바로 사용하기DataFrame.dropna(axis=0, how='any', subset=['columns_label'], inplace=False )axis= 0 행을 삭제 / 1 열을 삭제how= 'any' 1개만 Nan이여도 삭제 / 'all' 전부 Nan이면 삭제subset= 입력받은 list 내 칼럼명만 조사inplace= True면 원본 수정 / False면 원본 수정 안함.(새 변수에 초기화 필요) 1. 기본형DataFrameDataFrame.dropna(*, axis=0, how='any', ..

아래 내용은 pandas 1.5.2 버전으로 작성됨.0. 바로 사용하기pandas.to_numeric(arg)arg: 숫자로 변환할 변수(list, tuple, 1-d array, Series) 입력.1. 기본형pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None, ) 2. 기능Scalar, list, tuple. 1-d array, Series를 입력 받아 해당 객체의 요소 타입을 숫자 형태(float64 or int64)로 변환하여 입력받은 객체타입으로 반환해줌. 3. 파라미터arg숫자 타입으로 변환할 객체errors타입변환이 불가능할 경우errors = 'ignor..

downcasting 이란?상위 클래스 타입의 객체를 하위 클래스 타입으로 변환하는 것ex) 부모클래스 => 자식클래스 => 이렇게하면 하위 클래스에 속한 메소드나 인스턴스에 접근 가능단, 실제 객체가 downcast 하려는 타입과 호환되지 않을 경우 런타임 오류 발생데이터 처리에서의 downcasting데이터 표현력이 높은 클래스에서 낮은 클래스로의 형변환ex) float64 => float32장점:메모리 사용량 감소연산 속도 증가단점:정보 손실(강제로 형변환을 했을 경우. 데이터 표현력 감소)정수 타입의 경우 downcasting으로 인해 오버 플로우가 발생할 가능성이 있음

아래 내용은 pandas 2.0.3 버전으로 작성됨.0. 바로 사용하기DataFrame.astype(dtype)dtype: 입력받은 type으로 변환하여 반환함. 1. 기본형DataFrameDataFrame.astype(dtype, copy=None, errors='raise')SeriesSeries.astype(dtype, copy=None, errors='raise')IndexIndex.astype(dtype, copy=True) 2. 기능dtype을 입력받아 해당 타입으로 변환하여 반환시켜줌.copy=False일 경우 반환하지 않고 원본 데이터를 바로 수정함. 3. 파..

아래 내용은 pandas 2.0.3 버전으로 작성됨.** isnull() / isna() 똑같은 메소드임!**0. 바로 사용하기DataFrame.isna()DataFrame 내 요소를 조사하여 결측치일 경우 True 아닐 경우 False인 DataFrame을 반환함.1. 기본형DataFrameDataFrame.insa()SeriesSeries.isna()IndexIndex.isna()2. 기능DataFrame/Series/Index 내 요소를 조사하여 결측치일 경우 True 아닐 경우 False인 객체 반환함.공백 및 numpy.inf는 결측치로 보지 않음.단, pandas.options.mode.use_inf_as_na = True 설정시 numpy.inf를 결측치로 처리함3. 파라미터파라미터 없음.r..

#### 아래 내용은 pandas 2.0.3 버전으로 작성됨. # ** notna() / notnull() 똑같은 메소드임!** # 0. 바로 사용하기 `DataFrame.notnull()` * DataFrame 내 요소를 조사하여 결측치일 경우 False 아닐 경우 True인 DataFrame을 반환함. * `isna()`: 결측치면 True * `notna()`: 결측치가 아니면 True ___ # 1. 기본형 ## DataFrame `DataFrame.notna()` ## Series `Series.notna()` ## Index `Index.notna()` ___ # 2. 기능 * DataFrame/Series/Index 내 요소를 조사하여 결측치가 아닐 경우 True, 맞을 경우 False인..

아래 내용은 pandas 2.0.3 버전으로 작성됨.0. 바로 사용하기pandas.cut(x, bins=n, labels=['label_1', 'label_2', ... , 'label_n'])x: 구간을 나눌 1-d arraybins=: 입력받은 정수의 수만큼 구간을 나눔labels=: 나눈 구간에 label을 지정함.1. 기본형pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None, retbins=False, precision=3, include_lowest=False, duplicates='raise',..

아래 내용은 numpy 1.25 버전으로 작성됨.0. 바로 사용하기numpy.linalg.det(a)a: numpy.array 1. 기본형numpy.linalg.det(a)___2. 기능numpy.array 객체를 입력받아 행렬식(determinant)값을 구하여 반환해줌.___3. 파라미터anumpy array 객체___refhttps://numpy.org/doc/1.25/reference/generated/numpy.linalg.det.html#numpy-linalg-det

아래 내용은 numpy 1.26 버전으로 작성됨.0. 바로 사용하기numpy.squeeze(a, axis=None) a: input dataaxis: 축소할 차원의 축 1. 기본형numpy.squeeze(a, axis=None)  2. 기능입력 받은 array에서 크기가 1인 차원을 전부 제거하고 객체를 반환함.(shape의 크기가 1인 차원을 지우는 것) 3. 파라미터asqueeze를 진행할 input dataaxissqueeze를 진행할 data의 축(torch.squeeze() 의 dim 파라미터와 같은 역할)단, axis 인자값으로 받은 축 중에서 차원이 1이 아닐 경우 오류 출력 refhttps://numpy.org/doc/stable/r..