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 (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..
썸네일 (데이터 분석)파이썬 -오라클 가이드북 import sqlalchemy as sa import cx_Oracle import pandas as pd import numpy as np #ref:https://www.daleseo.com/?tag=Python from datetime import datetime, date print("date(2019, 12, 25):\t\t", date(2019, 12, 25)) print("date.today():\t\t\t", date.today() ) print("date.today().isoformat() date->str:", date.today().isoformat()) print("date.today().strftime('%Y/%m/%d') date->str:", date.today().strfti..
썸네일 (데이터 분석)파이썬 -오라클 연동 데이터 핸들링 함수 정의 (insert, update, delete) import cx_Oracle as cx # API = 패키지 --- 라이브러리 # conn = cx.connect("ai","0000","127.0.0.1:1521/XE") # if bool(conn): # print("연결성공") # else: # print("연결실패") # # cur = conn.cursor() #커서로 데이터 접근가능 # cur.execute("select * from emp") #emp 데이터 가져와라 (SQL문) # for c in cur: # print(c) #() 튜플 : 수정,삭제 불가 # # cur.close() #커넥션 한번 열었으면 다시 닫아주기 연결 많아지면 오라클 서버 과부화 # conn.close() #-..
썸네일 (데이터 분석) 파이썬 - 오라클 연동 import cx_Oracle as cx # conn = cx.connect("ai","0000","127.0.0.1:1521/XE") # if bool(conn): # print("연결성공") # else: # print("연결실패") # # cur = conn.cursor() #커서로 데이터 접근가능 # cur.execute("select * from emp") #emp 데이터 가져와라 (SQL문) # for c in cur: # print(c) #() 튜플 : 수정,삭제 불가 # # cur.close() #커넥션 한번 열었으면 다시 닫아주기 연결 많아지면 오라클 서버 과부화 # conn.close() #------------------------------------------------------..
라이브러리 브랜드 그룹 | while True: learn()

티스토리툴바