NaN 핸들링 여러곳에서 데이터를 다루다보면 DataFrame내에 결치값을 심심치않게 보게 될 것이다. 온전한 데이터를 갖기란 생각보다 굉장히 힘들기 때문이다. 이번 포스팅은 NaN을 어떻게 핸들링 하는지 넌지시 얘기해보는 시간을 갖자. import numpy as np import pandas as pd data = [[2, np.nan...

pandas를 응용해보자! 이번 포스팅에선 가볍게 주식 데이터를 불러와서 공분산과 상관계수를 사용해보고 해석해보는 시간을 갖겠다. 오늘 사용할 모듈중 하나는 pandas_datareader 인데, 설치가 되어있지 않다면 pip install pandas_datareader 명령어를 통해 반드시 설치하자! import numpy as np im...

상속 (inheritance) 간단하게 상속에 대해서 알아보자. 상속은 기존 class 를 확장하여 멤버를 추가하거나 동작을 변경하는 방법이다. 비슷한 class가 있다면 처음부터 다시 만들 필요 없이 상속받아 약간씩 입맛에 맞게끔 확장 및 변형하여 사용하면 된다. 사람을 예로 들어보자. class Human: def __init_...

🐼 DataFrame 인덱스와 행(record, row, observation) 제어 column에 집중했던 지난 시간에 이어 이번엔 행을 제어해보자. column은 상대적으로 제어하기가 용이했다. 왜냐면 column 하나하나가 pd.Series로써 각 컬럼당 하나의 데이터 타입만 갖고 있었기 때문이다. 하지만 행 (row)는 다르다. 행은...

🐼 DataFrame 인덱스와 칼럼명 제어 pandas 세 번째 포스팅이다. 지난번 포스팅과는 다르게 이번에는 간단한 데이터를 하나 만들어서 어떤식으로 column을 추가하고 삭제하고 변경하고 마찬가지로 index를 효과적으로 조작할 수 있는지 한번 알아보자. import numpy as np import pandas as pd data...

음.. 사실 pandas를 정리해보면서 든 생각중 하나는 DataFrame의 세계나 활용도가 너무 광범위해서 하나를 설명할 때 데이터를 불러오는 방법에 대해서 순서에 맞게끔 단계별로 기록하는게 정말 힘들다. 그냥 pandas 함수나 좀 기록하세욧!! 뭐 사실 이렇게 하는것도 하나의 방법이 될 수 있다고 생각하지만, 이해를 해가며 공부하기에는 적...

pandas 🐼 이 글을 읽고 있는 당신이 데이터와 연관된 직업에 종사하길 원한다면 그 어떤 직업군보다도 pandas와 친해야하며, 능숙해야하며, 그리고 이것이 세상과 소통하는 하나의 매개체가 되어야한다. 파이썬의 라이브러리중에 가장 완성도 높고 훌륭한 라이브러리로 매년 꼽혀오는 pandas 이다. 우선 NumPy를 모른다면 pandas를 ...

NumPy의 ndarray는 다양한 집계함수를 제공한다. 조금이라도 numpy를 사용해보신 분들이라면, 아마 익숙한 기능일 것이다. 전반적으로 가볍게 “이런 기능이 있어요~” 라고 소개를 하겠지만, 2차원이상부터는 axis를 설정하면서 계산을 하기 때문에 조금 자세하게(?) 다루지 않을까 생각한다. 자 지지지지지(?)난번 포스팅에서 배웠던 n...

오늘 Numpy 관련 포스팅을 두개나 올릴 예정이다ㅎㅎ (현재 8월 18일) 미리 부지런한 내 스스로에게 박수를 👏 이번 포스팅은 반복분 (loop)에 관해서 다루려고 한다. Q. 그냥 for, while 루프 쓰면 되지 않나요??? 조건부 가능하다. 1차원 데이터에서는 for루프 효율이 좋아보이기도 하고. 그런데 numpy를 사용한다는 의...

파이썬의 Class (2) 지난 포스팅에서 class를 이용해서 학생을 만들어보았다. 어떻게 객체가 만들어지는지, 또 왜 class 를 사용해야하는지에 대해 살펴보았다. 오늘은 포스팅의 시작을 __init__ 이라는 class안에서 가장 처음으로 정의된 메서드에 대해 얘기해보고자 한다. 파이썬에서 이친구는 initializer라고 불리는데, ...