6. 데이터 전처리 (결측치와 이상치)
import pandas as pd # 예제 데이터프레임 생성 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], # 이름 'Age': [25, None, 30], # 나이 (Bob의 나이가 비어 있음) 'Score': [90, 85, None]} # 점수 (Charlie's 점수가 비어 있음) df = pd.DataFrame(data) # 결측치 여부 확인 print("결측치 여부 확인:")print(df.isnull()) # Pandas를 이용한 결측치 확인 및 처리 튜토리얼import pandas as pd# 예제 데이터프레임 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], # 이름 'Age..
5. 데이터선택하기
# 📌 Pandas 데이터 선택하기 (행, 열, 조건 등) 튜토리얼import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { "이름": ["홍길동", "김철수", "이영희", "박지수"], "나이": [25, 30, 28, 22], "도시": ["서울", "부산", "대구", "서울"], "연봉": [5000, 6000, 5500, 4800],}df = pd.DataFrame(data)print(df)# 1️⃣ 특정 열(컬럼) 선택## ✅ 단일 열 선택print(df["이름"]) # 시리즈 형태로 반환print(df.이름) # 점(.) 표기법으로 접근## ✅ 여러 열 선택print(df[["이름", "연봉"]]) # 데이터프레임 형태로 반환# 2️⃣ 특정 행 선택#..
2. Pandas 기본 문법 튜토리얼
# 📌 Pandas 기본 문법 튜토리얼import pandas as pd # Pandas 라이브러리 불러오기# 1️⃣ 데이터프레임(DataFrame) 생성## ✅ 리스트를 이용한 데이터프레임 생성data = {'이름': ['홍길동', '김철수', '이영희'], '나이': [25, 30, 28], '도시': ['서울', '부산', '대구']}df = pd.DataFrame(data)print(df)## ✅ CSV 파일 불러오기# df = pd.read_csv("data.csv") # "data.csv" 파일을 불러와 데이터프레임으로 변환# 2️⃣ 데이터프레임 정보 확인print("데이터 크기:", df.shape) # (행, 열) 형태 반환print("데이터 타입:", df..
1. NumPy 기본 튜토리얼
이패스코리아 신성진 김용재# 📌 NumPy 기초 튜토리얼# 1️⃣ NumPy 설치 및 불러오기import numpy as np# 2️⃣ 배열(Array) 생성하기## ✅ 1차원 배열 생성arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr1)print(type(arr1)) # ## ✅ 2차원 배열(행렬) 생성arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(arr2)# 3️⃣ 배열 속성 확인print("배열 크기:", arr2.shape) # (행, 열) 형태 반환print("배열 차원:", arr2.ndim) # 배열 차원(1D, 2D, 3D 등)print("배열 요소 개수:", arr2.size) # 배열 내 총 요소 개수prin..
