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판다스 요약(describe) 판다스 정보(info) 판다스 컬럼보기(columns) 판다스 타입보기(dtype) 판다스 요약(describe) 판다스 정보(info) 판다스 컬럼보기(columns) 판다스 타입보기(dtype) 예시 데이터 생성 코드 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"score1" : [99, 65, 79, 94, 87], "score2" : [79, 85, 78, 93, 97], "score3" : [59, np.nan, 39, np.nan, np.nan], "weight" : [5.43, 0.12, 10.44, 9.33, 4.22], "diff" : [-2.1, 5, 2, -5.4, -3.3], "place":["A", "B", "A", "A", "B"]}) 결과 describe() 요약 기능 코드 # 데이터 프레임 컬럼별 .. 2023. 4. 29.
파이썬 랜덤 이름 생성하기names 파이썬 랜덤 이름 생성하기¶ In [1]: # names 패키지 설치 (-q 옵션은 설치 과정에 로그 값을 보여주지 숨겨 주피터 노트북을 좀더 깨끗하게 쓰게 함) !pip -q install names In [2]: import os import names from random import * import pandas as pd In [3]: # 영문 풀네임 생성 names.get_full_name() Out[3]: 'Linda Augustus' In [4]: # 영문 성(first name) 생성 names.get_first_name() Out[4]: 'Darius' In [5]: # 영문 이름 생성 names.get_last_name() Out[5]: 'Walls&.. 2023. 4. 29.
numpy 워드 카운트 후 내림차순, 올림차순 정렬 (unique, argsort) numpy 워드 카운트 후 내림차순, 올림차순 정렬 (unique, argsort) 패키지 불러오기 import numpy as np 예시 데이터 생성 sample = [ "apple", "apple", "apple", "banana", "banana", "melon", "peach", "peach", "peach", "peach", "peach" ] unique 값 추출 # numpy.unique 매서드 활용 unique_value = np.unique(sample) print(unique_value) # out : ['apple' 'banana' 'melon' 'peach'] unique 값 별 카운팅 결과 도출 # return_counts=True 옵션 활용 unique, count = np.uni.. 2023. 4. 28.
yolov5 사용해보기 yolov5 사용해 보기 학습 없이 그대로 활용 pip를 이용한 욜로 설치 yolo5 pip install pip install -qr https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/yolov5/master/requirements.txt 욜로를 활용한 객체 탐지 아래 그림을 대상으로 객체 탐지를 수행하고자 합니다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 위 그림에 대한 코드 예시는 아래와 같습니다. import torch # Model model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) # Images imgs = ['https://ultralytics.com/images/zidane.jpg.. 2023. 4. 27.
객체 class 매직 키워드 init, repr, str, python 파이썬 객체 매직 키워드 init, repr, str, python, 파이썬¶ __init__¶ In [1]: class Student: # __init__은 입력 변수를 설정할 때 사용합니다 # name, grade, gender 3개의 입력 변수를 받는 Student 클래스 생성 # print 함수를 이용하여 임시적으로 name, grade, gender를 프린트하게 합니다. def __init__(self, name, grade, gender): self.name = name self.grade = grade self.gender = gender print(name) print(grade) print(gender) In [2]: student = Student("James", "3", "Male") pri.. 2023. 4. 26.
인덱스가 1부터 시작하는 데이터 프레임 생성 인덱스가 1부터 시작하는 데이터 프레임 생성 df.index = df.index+1 코드 예시 import pandas as pd df = pd.DataFrame({"sales" : [24, 25, 23, 25, 26, 23, 24, 25, 28, 23]}) df.index = df.index+1 2023. 4. 26.

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