썸네일 파이썬 - 정규표현식 정규 표현식 메타문자 메타 문자 사용예 설명 [ ] 문자 클래스 [abc] a, b, c 중 한 개의 문자와 매치 [s-e] [0-2] [a-c] [a-zA-Z] [0-9] 0,1,2 a,b,c 알파벳모두 숫자 ^ 반대 [^0-9] 숫자가 아닌 문자와 매치 ? 0또는1글자 (있어도 되고 없어도 되고) ab?c ?앞에 문자 b를 0 또는 1번 반복 O abc O ac X abbc . 1글자 a.b a[.]b a + 모든문자 + b a + Dot(.)문자 + b * 반복 0~ ca*t *앞에 문자 a를 0~ 반복 O ct O cat O caaat + 반복 1~ ca+t +앞에 문자 a를 1~ 반복 X ct O cat O caaat {s,e} 반복 s~e {3,5} {3, } { ,5} {1, } {0, } ..
썸네일 파이썬 - 함수 중급 1. 다양한 매개 변수 1-1. 위치 매개변수 가장 기본적인 매개변수 함수를 호출할 때 순서대로 데이터(인자)를 넘겨줘야 함 다른 매개변수와 함께 쓸 때는 항상 맨 앞에 써야한다 함수 정의 def my_func(a,b): print(a,b) 함수 호출 my_func(1,2) 1-2. 기본 매개변수 매개변수의 기본적인 값 함수를 정의할 때 매개변수의 기본값을 지정할 수 있음 ex) def 함수명(변수명='값'): 함수 정의 def post_info(title, content='내용없음'): print('제목:', title) print('내용:', content) 함수 호출 >>>post_info('출석합니다!') 제목: 출석합니다! 내용: 내용없음 1-3. 키워드 매개변수 함수 호출 시에 키워드를 붙여 ..
썸네일 (데이터 분석) Pandas SQL처럼 활용하기 -정리 중- 편의상 pandas -> pd, numpy -> np로 표기한다. 1. CREATE 1-1. CSV 파일 LOAD df=pd.read_csv("./emp2.csv") #csv파일 불러서 df변수에 저장 df 1-2. 리스트로 담아서 DF 만들기 pandas.DataFrame(data=리스트명, index=행이름리스트(or None), columns=열이름리스트(or None)) # data=None, -> 가져와야할 데이터 (리스트) # index: Axes | None = None, (row 명 데이터) (추가안하면 0,1,2...) # columns: Axes | None = None, (column명 데이터) (추가안하면 0,1,2...) # dtype: Dtype | None = None, lis..
썸네일 (데이터 분석) 파이썬 - Pandas DataFrame SQL처럼 활용하기(Join,Union) INSERT¶ CONCAT(db:union) : 붙이기 (위 + 아래 axis=0를 주로 씀) 조인이 되긴하지만 쓰지마라 MERGE(db:join) In [145]: import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_csv("./emp2.csv") #csv파일 불러서 df변수에 저장 df= df.fillna(0) df['COMM']=df['COMM'].astype(int) df['MGR']=df['MGR'].astype(int) df Out[145]: EMPNO ENAME JOB MGR HIRDDATE SAL COMM DEPTNO 0 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 1800 0 30 1 7499 ALLEN SALESMAN 7698 1981..
썸네일 파이썬 - 자료형 심화 1. 문자열 다루기 1-1. 소문자를 대문자로 바꾸는 방법 (upper) >>>"be proud of yourself".upper() "BE PROUD OF YOURSELF" 1-2. 대문자를 소문자로 바꾸는 방법 (lower) >>>"LOVE YOURSELF".lower() "love yourself" 1-3. 문자열 바꾸는 방법 (replace) >>>"오늘 날씨는 흐림 입니다.".replace("흐림","맑음") "오늘 날씨는 맑음 입니다." 1-4. 문자열 위치 찾는 방법(find) index값 반환, 없으면 -1 반환 >>>"Hello World!".find("World") 6 1-5. 문자열을 분리하는 방법(split) >>>'나이키신발 265 X2421 78000'.split() ['나이키신..
썸네일 (데이터 분석) 파이썬 - Pandas DataFrame SQL처럼 활용하기(CRUD) EMP 파일 실습 In [1]: import pandas as pd import numpy as np 1. Data Load df = read_csv() df.info() df.head() df.shape In [51]: df=pd.read_csv("./emp2.csv") #csv파일 불러서 df변수에 저장 df Out[51]: EMPNO ENAME JOB MGR HIRDDATE SAL COMM DEPTNO 0 7369 SMITH CLERK 7902.0 1980-12-17 1800 NaN 30 1 7499 ALLEN SALESMAN 7698.0 1981-02-20 1600 300.0 30 2 7521 WARD SALESMAN 7698.0 1981-02-22 1250 500.0 30 3 7566 JONES..
썸네일 (데이터 분석)파이썬 - Pandas_dataframe pandas DataFrame¶ ref : https://dataitgirls2.github.io/10minutes2pandas/ ref : https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html 설치 pandas 데이터(파일/DB) 기본 구조 X번째(인덱스) 1:4번째(슬라이싱) reshape (1,8)--(8,1) 결측 categorical : 사과1 바나나 2 그룹 시각화,시간.... In [2]: import pandas as pd #pandas.py import numpy as np #numpy.py 방법1) python 리스트 [] 에 데이터를 담아서 만들기¶ In [57]: # data=None, # index: Axes | None = None, # ..
썸네일 (데이터 분석)파이썬 - Pandas DataFrame, Numpy array Numpy - Array¶ In [3]: #numpy import numpy as np #array: 배열 arr=np.array([1,2,3])#리스트를 array로 캐스팅 print(arr,type(arr)) [1 2 3] array 만들기 In [4]: arr1=np.array([1,2,3]) arr2=np.array([2,3,4]) arr1+arr2 Out[4]: array([3, 5, 7]) array 연산 In [72]: arr1=np.array([1,2,3]) arr2=np.array([2,3,4]) arr1-arr2 Out[72]: array([-1, -1, -1]) In [6]: arr1+1 Out[6]: array([2, 3, 4]) In [7]: [1,2,3]+[4,5,6] #리스트 ..
썸네일 (데이터 분석) Pandas 가이드북 링크 번역 판다스 10분 완성 / 10 Minutes to Pandas Pandas 10분 완성 역자 주 : 본 자료는 10 Minutes to Pandas (하단 원문 링크 참조)의 한글 번역 자료로, 번역은 데잇걸즈2 프로그램 교육생 모두가 함께 진행하였습니다. 데잇걸즈2는 과학기술정보통신 dataitgirls2.github.io 미번역 10 minutes to pandas — pandas 1.3.5 documentation Note While standard Python / NumPy expressions for selecting and setting are intuitive and come in handy for interactive work, for production code, we recommen..
썸네일 (데이터 분석)파이썬- datetime import cx_Oracle as cx # ----------------------- 예시 ----------------- # from pkg.lec08_class import UserClass # u1 = UserClass('kim', 64) # u1.userInfo(22) # 주소u1 = 인스턴스함수 # UserClass.userPrint('아무개') # 클래스함수 # # -------------------------------------------- # from datetime.py import datetime.class # from datetime.py import date.class # from datetime.py import datetime.class, date.class from date..