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DataFrame에서는 map()대신에 apply()함수를 적용 1. apply 함수 : 데이터 프레임에 특정 함수를 적용시키는 함수 형태 : df.apply( f(x) , axis = ? ) df = pd.DataFrame({'Math' : [80,60,90], 'English' : [50,90,60]}, index = ['A','B','C']) df df.apply(np.average,axis=0) Math 76.666667 English 66.666667 dtype: float64 2. lamda 형태 : lambda x : f(x) f = lambda x: x+100 f(8) 3. apply 와 lamda의 활용 apply(lambda 입력값 : 결과값) weather['date'] = weath..

-카테고리(categorical)형 데이터를 수치형(numerical) 데이터로 변환해주는 작업은 필수로 해줘야 하는 전처리 작업임. 카테고리형(categorical) => 수치형(numerical) 데이터로 변경하는 2가지 방법을 소개한다. titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv') titanic_df.head(3) 1. astype('category').cat.codes (cat.codes를 호출해 주면 자동으로 숫자형 리턴을 함) train['Sex']=train['Sex'].astype('category').cat.codes train['Sex'] 0 1 #male 1 0 #female 2 0 3 0 4 1 .. 886 1 887 0 888 0 889 1 8..

1) 클래스란? 클래스를 이용해 프로그래밍하면 데이터를 조작하는 함수를 하나의 묶음으로 관리할 수 있으므로 복잡한 프로그램도 더욱 쉽게 작성할 수 있다. name="마린" hp=40 damage=5 tank_name="탱크" tank_hp=150 tank_damage=35 def attack(name, location , damage): print("{0} : {1} 방향으로 적군을 공격 합니다. [공격력 {2}]".format(name,location,damage)) attack(name, "1시", damage) attack(tank_name, "1시", tank_damage) 매번 이런식으로 name, hp, damage 를 입력할 수 없으니 class를 이용하여 더욱 쉽게 할 수 있다. ​ 1-1..

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell # 값을 연속적으로 출력해줌 InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all' import warnings # 버전 차이로 인해 출력되는 에러 문구를 무시 warnings.filterwarnings("ignore") from IPython.display import set_matplotlib_formats # 시각화 그래프 내의 글자를 선명하게 해줌 set_matplotlib_formats("retina") pd.options.display.max_rows=100 # 데이터프레임의 행과 열을 몇 개까지 출력해서 확인 할 것인지 pd.options.display.ma..