import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({ 'Class1' : [95, 92, 98, 100], 'Class2' : [91, 93, 97, 99] }) df2 = pd.DataFrame({ 'Class1' : [87,89], 'Class2' : [85,90] }) df2 df1.append(df2) # 판다스버전 1.4.0 이후로 append 지원하지않음 판다스 공식페이지 참조하여 대처하기 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.4/reference/api/pandas.DataFrame.append.html pandas.DataFrame.append — pandas 1.4.4 documentat..

#넘파이 기능들 정리 | import numpy as np #1차원 배열 생성 arr1 = np.array ([1, 2, 3, 4, 5]) #2차원 배열 생성 arr2 = np.array([[1, 2, 3,],[4, 5, 6]]) # 괄호에 주의 ( [ [숫자],[숫자] ] ) #배열 연산 result1 = arr1 + 10 print(result1) result2 = arr2 +10 print(result2) [11 12 13 14 15] [[11 12 13] [14 15 16]] 배열 생성 함수 : 다양한 방법으로 배열을 생성할 수 있는 함수가 제공됩니다. #0으로 초기화된 배열 생성 zeros_array = np.zeros((2,3)) # 2x3 모든 요소가 0 zeros_array array([[..

그래프 만들기 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns pip install matplotlib plt.plot(['q', 'w', 'e', 'r','t'],['q', 'w', 'e', 'r', 't']) X ->Y plt.show() plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) plt.show() plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'rD') plt.axis([0, 6, 0, 20]) x축의 범위를 0부터 6 까지y 축을 0부터 20까지 plt.show() t = np.arange(1, 4, 1) NumPy의 arange() 함수를 사용하여 1부터 4 미만까지 1씩 증가하는 값을 ..

기본 그래프 그리기 예제1 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4]) plt.show() pyplot.plot() 함수에 하나의 숫자 리스트를 입력함으로써 아래와 같은 그래프가 그려집니다. plot() 함수는 리스트의 값들이 y 값들이라고 가정하고, x 값 [0, 1, 2, 3]을 자동으로 만들어냅니다. matplotlib.pyplot 모듈의 show() 함수는 그래프를 화면에 나타나도록 합니다. plt.plot([1, 2, 3, 4])는 y 값을 생성하여 수직으로 상승하는 숫자들을 생성한다. plt.plot([1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5]) plt.show() 1,2,3,4,5 를 붙여보니 x 축 을 생성했다 plt.plo..

라이브러리 설치 !pip install pandas !pip install seaborn import pandas as pd pd.__version__ ## pandas의 데이터 구조 - Series 데이터 구조, 1차원 데이터 : 컬럼의 갯수가 1개인 데이터 - DataFrame 데이터 구조, 컬럼 갯수가 여러개인 데이터 s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50]) s1 s1.index s1.values s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 1, 2, 3]) s1 import numpy as np s3 = pd.Series([np.nan, 10, 30]) # 결측치, missing values s3 index_date = ['2018-10-07', '2018-10..