Run The Bridge

학과 졸업 프로젝트로 머신러닝을 다루어 보았는데, 생각보다 매력적이고 이때 가지하던 코딩과는 조금 다른 개념이라서 나 자신이 흥미를 가지기에 충분하였다. 그래서 종강도 하였겠다 시간도 많고 모니터도 더블 모니터로 준비해두었기에 올겨울 긴 시간 동안에는 머신러닝 & 딥러닝의 세계로 빠져들 예정이다. 먼저 첫 번째로 Pandas에 관련된 내용은 많이 게시하였지만, 시간이 지나면 까먹는 게 기정사실이기 때문에 Youtube를 통한 복습을 먼저 할 예정이다. 사용할 csv파일은 kaggle에서 지원하는 wine Reivews이다. ㆍ먼저 Pandas package를 import 시킨다. import pandas as pd ㆍwine Reviews csv를 불러온다. reviews = pd.read_csv('....

DataFrame을 생성한다.1234567891011121314151617import pandas as pd l1 = [{'name': 'John', 'job': "teacher"}, {'name': 'Nate', 'job': "student"}, {'name': 'Fred', 'job': "developer"}] l2 = [{'name': 'Ed', 'job': "dentist"}, {'name': 'Jack', 'job': "farmer"}, {'name': 'Ted', 'job': "designer"}] l3 = [{'name': 'John', 'job': "teacher"}, {'name': 'Nate', 'job': "student"}, {'name': 'Jack', 'job': "develop..

DataFrame을 생성한다.123456789101112131415161718192021222324import pandas as pd job_list = [{'name': 'John', 'job': "teacher"}, {'name': 'Nate', 'job': "teacher"}, {'name': 'Fred', 'job': "teacher"}, {'name': 'Abraham', 'job': "student"}, {'name': 'Brian', 'job': "student"}, {'name': 'Janny', 'job': "developer"}, {'name': 'Nate', 'job': "teacher"}, {'name': 'Obrian', 'job': "dentist"}, {'name': 'Yuna..

DataFrame을 생성한다. year만 뽑아내고 싶을 땐, apply를 써주었다.123456import pandas as pddate_list = [{'yyyy-mm-dd': '2000-06-27'}, {'yyyy-mm-dd': '2002-09-24'}, {'yyyy-mm-dd': '2005-12-20'}]df = pd.DataFrame(date_list, columns = ['yyyy-mm-dd'])dfColored by Color Scriptercs 1234def extract_year(date): return date.split('-')[0] df['year'] = df['yyyy-mm-dd'].apply(extract_year)cs 새로운 DataFrame을 생성한다.1234567job_list..

DataFrame을 하나 생성한다. 123456import pandas as pddate_list = [{'yyyy-mm-dd': '2000-06-27'}, {'yyyy-mm-dd': '2002-09-24'}, {'yyyy-mm-dd': '2005-12-20'}]df = pd.DataFrame(date_list, columns = ['yyyy-mm-dd'])dfColored by Color Scriptercs 해당 DataFrame에서 year만 추출하고싶을 때12def extract_year(column): return column.split("-")[0]cs 1df['year'] = df.['yyyy-mm-dd'].apply(extract_year)cs Result 현재 age라는 Column을 새로..

데이터프레임에서 None값을 찾고, 원하는 값으로 변경하기DataFrame을 하나 선언한다.123456789101112import pandas as pdschool_id_list = [{'name': 'John', 'job': "teacher", 'age': 40}, {'name': 'Nate', 'job': "teacher", 'age': 35}, {'name': 'Yuna', 'job': "teacher", 'age': 37}, {'name': 'Abraham', 'job': "student", 'age': 10}, {'name': 'Brian', 'job': "student", 'age': 12}, {'name': 'Janny', 'job': "student", 'age': 11}, {'name':..

12345678910111213141516import pandas as pdstudent_list = [{'name': 'John', 'major': "Computer Science", 'sex': "male"}, {'name': 'Nate', 'major': "Computer Science", 'sex': "male"}, {'name': 'Abraham', 'major': "Physics", 'sex': "male"}, {'name': 'Brian', 'major': "Psychology", 'sex': "male"}, {'name': 'Janny', 'major': "Economics", 'sex': "female"}, {'name': 'Yuna', 'major': "Economics", 'sex':..

1234567891011121314import pandas as pdstudent_list = [{'name': 'John', 'major': "Computer Science", 'sex': "male"}, {'name': 'Nate', 'major': "Computer Science", 'sex': "male"}, {'name': 'Abraham', 'major': "Physics", 'sex': "male"}, {'name': 'Brian', 'major': "Psychology", 'sex': "male"}, {'name': 'Janny', 'major': "Economics", 'sex': "female"}, {'name': 'Yuna', 'major': "Economics", 'sex': "fe..