[Pandas] row, column 처리
재색인 Pandas는 reindex라는 함수를 통해 기존 index를 새롭게 재배치 할 수가 있다. '어?? 분명 Series 공부할 때, obj.index = ['a','b','c','d'] 이런식으로 index를 다르게 줬었는데.. 이건 왜 필요하지??' 분명 이전에 obj.index = ['a','b','c','d'] 이런 식으로 index 명칭을 변경했었다. 하지만 이건 재색인이라기 보다는 그냥단지 index의 명칭을 기존 명칭에서 ['a','b','c','d']로 바꾼 것 뿐이다. reindex에 대한 예제 코드를 본다면 위의 기능과 크게 다른 것임을 느끼게 될 것이다. reindex를 통해 index에 해당하는 값들이 재배치된 것을 확인할 수 있을 것이다. 또한 index에 해당하는 값이 없다..
2015. 3. 16.
[Pandas] 자료구조
Pandas란? 데이터 분석, 데이터 처리 등을 쉽게 하기 위해 만들어진 python package이다.보다 안정적으로 대용량 데이터들을 쉽게 처리할 수 있다고도 알려져 있다. SeriesSeries는 value와 index의 형태를 지니는 Pandas의 자료 구조이다.아래 그림과 같이 [1,3,5,7]의 값을 가지는 리스트를 Series로 생성하게 되면 (1,3,5,7)이라는 value와 (0,1,2,3)이라는 index가생성되어 Series라는 형태의 자료 구조를 만든다. index는 사용자가 직접 생성할 수 있으며, value에 대한 접근은 index를 사용하여 접근한다.Series의 색인은 사용자가 변경하고 싶을 경우 obj.index 값을 변경함으로써 언제든지 변경할 수 있다. 또한 dictio..
2015. 3. 15.
[NumPy] ndarray 데이터 처리
where NumPy에서는 where을 이용한 조건 결과 찾기가 가능한다. 가령 아래와 같은 배열집합이 있다고 가정하자. arr1 = np.array([1, 3, 5, 7, 9])arr2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])cond = np.array([True, False, True, True, False]) cond의 원소가 True일 때 arr1의 값을 찾고, False일때는 arr2의 값을 찾아야 한다고 하면 아마 아래와 같이 작성할 것이다. result = [(x if c else y) for x, y, c in zip(arr1, arr2, cond)] where 함수를 사용하면 더 간단하게 작성할 수 있다. result = numpy.where(cond, arr1, arr2) w..
2015. 3. 14.
