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pandas 판다스 틀린부분 복기 7 데이터 정리하기 와.... 이번 파트는 호흡도 길었지만 정말 어려웠다. 정말 뭔가가 난해했다. 익숙해지면 크게 어려울 것은 아닌것같은데 역시나 '익숙하지 않다는것' 아직은!! 진짜 속수무책으로 당해버렸다. 거의 문제의 60%는 정답에 의지했던 것같다. # 기본 배경 값 # run the cell! cars.head(20) ''' mpgcylindersdisplacementhorsepowerweightaccelerationmodel yearoriginname 018.08307.0130.0 hp350412.070United Stateschevrolet chevelle malibu 115.08350.0165.0 hp369311.570United Statesbuick skylark 320 218.08318.0150.0 hp34.. 2022. 8. 1.
야고보서 1장 행함이 있어야 하는 믿음 그 동안 나는 얼마나 오랜시간동안 바라고 또 바래왔는지 모른다. 나에게 있어서 가장 큰 성공은 음란으로부터 진정한 의미의 회개를 하는것이며, 회개는 완전히 길 자체를 180도 바꾸는 것. 즉, 완전히 반대방향으로 가는것이 원론적인 의미이다. 두번째 큰 성공으로는 하나님이 나에게 주신 일을 충실히 해내는 종의 삶을 살고 잘했다 칭찬함을 듣는 것이다. 사실 이 두가지가 내게 있어서는 가장 큰 성공이고, 성공의 전부이다. 그 이유는 내가 초등학교 5학년정도 때 부터 친구로부터 음란물을 알게된 이후로는 음란물 중독자가 되었다. 나도 모르는 사이에 어느샌가 나를 보니, 나는 이미 썩어 문드러질 정도로의 음란물 중독자가 되어있었다. 단순히 음란물을 보는데 그치는 것이 아니라. 성적 포인트가 있는 어느 여자라든지 바.. 2022. 7. 30.
매우중요 pandas 판다스 기초 17 결측값(NaN), 중복값(duplicated) 활용 아...... 이번 챕터는 호흡이 진짜 조오오오올라게 길다...... 뭔가 지쳤다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 그래도 분명 유의미한 배움들은 있었다. 대표적으로 1. 결측값(NaN)의 활용 2. 중복값(duplicated)의 활용 이었다. # Intro to NA Values import pandas as pd import numpy as np sales = pd.read_csv('sales.csv', index_col = 0) sales.head() ''' MonTueWedThuFri Steven342715NaN33 Mike4597487.012 Andi1733548.029 Paul87672745.07 ''' sales.info() ''' Index: 4 entries, Steven to Paul Data colu.. 2022. 7. 29.
pandas 판다스 문자열 가공 혼자서 해보기 ### 일단은 titanic raw 데이터 정리!! import pandas as pd titanic = pd.read_csv('titanic_imp.csv') titanic.Survived.unique() # array(['0', '1', 'yes', 'no'], dtype=object) 여기서부터 to_csv로 정리된걸 안쏴줬구나.. 라는것을 깨닫고 처음부터 다시 시작했다. titanic.Survived.replace(['yes', 'no'], [1,0], inplace = True) titanic.Survived.unique() # array(['0', '1', 1, 0], dtype=object) titanic.Survived = titanic.Survived.astype(int) titanic... 2022. 7. 28.

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