파이썬 판다스 nan 값 개수에 따른 결측치 처리 thresh
파이썬 판다스 결측값 몇 개 이상 일때 제거 In [1]: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"name": ["mike", "twit", "lolli", "cock", "krill", "putty"], "grade" : [np.nan, 1, 2, 2, 3, np.nan], "math":[50, 64, np.nan, np.nan, 75, np.nan], "enlish":[86, 75, 86, np.nan, 90, np.nan]}) df Out[1]: name grade math enlish 0 mike NaN 50.0 86.0 1 twit 1.0 64.0 75.0 2 lolli 2.0 NaN 86.0 3 cock 2.0 NaN NaN 4..
2023. 2. 27.
pandas 판다스 nan 값 제거, dropna
파이썬, 판다스 nan 값 제거, dropna, 결측값 제거¶ 예시 데이터 생성 In [1]: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"name": ["mike", "twit", "lolli", "cock", "krill", "putty"], "grade" : [np.nan, 1, 2, 2, 3, np.nan], "math":[50, 64, np.nan, np.nan, 75, np.nan], "enlish":[86, 75, 86, np.nan, 90, np.nan]}) In [2]: df Out[2]: name grade math enlish 0 mike NaN 50.0 86.0 1 twit 1.0 64.0 75.0 2 lolli 2.0 N..
2023. 2. 27.
넘파이 어레이 차원 합치기 numpy append
[파이썬] 넘파이 어레이 두개를 1차원으로 합치기 : 넘파이 append¶ 1차원 + 1차원 In [1]: import numpy as np data1 = np.array([1,2,3]) data2 = np.array([2,4,6]) np.append(data1, data2) Out[1]: array([1, 2, 3, 2, 4, 6]) 2차원 + 2차원 In [2]: import numpy as np data1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) data2 = np.array([[10,11,12], [13,14,15], [16,17,18]]) np.append(data1, data2) Out[2]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, ..
2023. 2. 26.
넘파이 제곱근 Square Root, 제곱값 square, np.sqrt(), np.square()
넘파이 제곱근 Square Root, 제곱값 square, np.sqrt(), np.square()¶ np.sqrt(값) 지정된 값을 대상으로 제곱근 도출합니다 In [2]: import numpy as np value = 4 np.sqrt(value) Out[2]: 2.0 In [3]: # 리스트 및 어레이 값에도 적용 가능합니다. value_list = [4, 9, 16] value_array = np.array([4, 9, 16]) np.sqrt(value_list), np.sqrt(value_array) Out[3]: (array([2., 3., 4.]), array([2., 3., 4.])) np.square(값) 지정된 값을 대상으로 제곱값을 도출합니다. In [4]: np.square(val..
2023. 2. 25.
pillow crop, PIL 이미지 자르기, pillow 그림 자르기<
pillow crop, PIL 이미지 자르기, pillow 그림 자르기 파이썬 PIL¶ In [2]: from PIL import Image 이미지 열기¶ In [3]: img = Image.open("test_image.jpeg") In [4]: w, h = img.size print("width(가로) : ", w) print("height(세로) : ", h) width(가로) : 1440 height(세로) : 1080 In [5]: img Out[5]: crop(가로 시작점, 세로시작점, 가로 끝점, 세로 끈점)¶ In [6]: img.crop((0,0,500,300)) Out[6]: In [7]: img.crop((500,300,700,600)) Out[7]: pillow 이미지 위에 글쓰기 ..
2023. 2. 25.
pandas 요약 describe 정보 info 컬럼보기 columns 타입보기
pandas 요약 describe 정보 info 컬럼보기 columns 타입보기 dtypes¶ 예시 데이터프레임 만들기¶ In [2]: 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"]}) df Out[2]: score1 score2 score3 weight..
2023. 2. 25.