📒 Today I Learn/🐍 Python

✳️ enumerate()순서가 있는 자료형(list, tuple, dictionary, set, string)을 입력으로 받았을 때 인덱스와 값을 포함하여 리턴for문과 함께 자주 사용 - 인덱스와 값을 동시에 접근하며 루프를 돌리고 싶을 때 사용 🟡 enumerate(iterable, startIndex)▶ iterable : 반복할 수 있는 개체▶ startIndex : 선택사항으로 지정한 숫자부터 번호를 매김, 지정하지 않으면 0부터 시작  🟠 index()와 enumerate()의 차이for 루프를 사용하여 인덱스 값을 얻으려면 index()를 사용 할 수 있지만, index()는 for-loop를 두 번 트래버스하므로 매우 비싸다고 함. Enumerate는 인덱스와 항목을 한 번에 제공하므..

✳️ find( )🟡 string.find('찾을문자', 시작 지점, 종료 지점)▶ str 객체의 메서드로 사용 가능▶ 앞에서부터 탐색 후 처음 발견 된 위치를 반환▶ 찾는 문자가 없는 경우 -1 반환 🔵 find 예시d = '찾아보세요'print('"찾" 위치 : ', d.find('찾'))print('"세" 위치 : ', d.find('세')) 🔵 find 예시 - 찾는 문자가 없는 경우d = '찾아보세요'print(d.find('히'))-1을 출력하는 것을 알 수 있다.  ✳️ index( )🟡 string(or list or tuple).index('찾을문자', 시작 지점, 종료 지점)▶ 리스트, 튜플, 문자열 객체의 메서드로 사용 가능▶ 앞에서부터 탐색 후 처음 발견된 위치를 반환▶ 찾는..

✳️ 문자열.strip()🟡 strip('chars') : 인자로 전달된 문자를 String의 왼쪽과 오른쪽에서 제거🟡 lstrip('chars') : 인자로 전달된 문자를 String의 왼쪽에서 제거🟡 rstrip('chars') :인자로 전달된 문자를 String의 오른쪽에서 제거  🔵 공백(white space)제거인자에 아무것도 넣어주지 않으면 공백을 제거보통 strip의 경우, 공백을 제거할 때 주로 쓰인다고 함문자열에만 쓰여지는 기능으로 리스트나 튜플 같은 것에는 사용하면 오류 발생text = ' 안녕하세요 'print('[' + text.rstrip() + ']')print('[' + text.lstrip() + ']')print('[' + text.strip() + ']') ..

✳️ join: '문자형' iterable 한 자료 구조에 특정 구분자를 추가하여 문자열로 반환 🟡 형식 '구분자'.join(리스트)  🔵 예시str형 리스트, 구분자 : '-'list = ['여', '행', '가', '고', '싶', '다']'-'.join(list) str형 리스트, 구분자 : ''list = ['여', '행', '가', '고', '싶', '다']''.join(list) str형 리스트, 구분자 : '.'list = ['여', '행', '가', '고', '싶', '다']'.'.join(list) 구분자에 이스케이프 문자 사용하기(\n)list = ['여', '행', '가', '고', '싶', '다']a = '\n'.join(list)print(a) 다양한 구분자 사용해보기 (,와 ..

✳️ zip(iterables, strict=False)iterable한 객체들을 인자로 받는다.각 객체가 담고 있는 원소를 튜플의 형태로 차례대로 접근할 수 있는 반복자를 반환 🔹 기본 활용법numbers = [1, 2, 3]letters = ["A", "B", "C"]for pair in zip(numbers, letters): print(pair)# (1, 'A')# (2, 'B')# (3, 'C')number  리스트와 letter 리스트를 zip 함수에 인자로 넘겨져서 호출되고 for문을 통해 루프를 돌면서 튜플 형태로 차례대로 반환 된다. 양측의 데이터를 하나씩 매칭시켜 준다.  🔹병렬 처리for number, upper, lower in zip("12345", "ABCDE", ..

map과 apply의 큰 차이.. 바로 map은 시리즈에서만, apply 시리즈와 데이터프레임에 모두 활용해볼 수 있다는 점이었는데.. 막상 해보니까 아니 map도 데이터프레임에서 되는디요..? 해서 팀원분과 함께 튜터님을 찾아가 이야기를 나눠본 결과... Pandas 업그레이드로!! map의 작동 방식이 달라졌다 라는 것을 튜터님과 같이 알아냈다! 이건 다 구글 코랩과 주피터 환경을 비교하여 같이 고민해준 팀원님과 함께 알아봐주신 튜터님께 무한 감사를.. 아니었으면.. 나 내일도 머리 쥐어뜯고 있었을 듯... *해당 내용은 Pandas 2.2.2 버전에서 실행되는 내용입니다.* 예시로 아무 숫자나 넣어서 우리나라 농구팀의 라운드 별 이긴 횟수의 데이터프레임을 제작해봤다.import pandas as p..

✳️ agg( )aggregate라는 축약어로 여러 함수들을 모아서 연속적으로 적용시킬 수 있는 method df.agg(func=None, axis=0, args, kwargs)func : 함수axis :{0 : index(row) / 1 : columns} 축으로 0은 행, 1은 열 arg : 함수의 인수kwargs : dict 형태의 함수의 인수  https://wikidocs.net/152680 03-04. 함수연속적용_축별 (aggregate, agg)####DataFrame.aggregate(func=None, axis=0, args, kwargs) ####DataFrame.agg(func=None, axis=0, args,…wikidocs.net

✳️ isin( ): 데이터프레임 객체의 각 요소가 값과 일치하는지 여부를 bool 형식으로 반환하는 method df.isin(values)value : Iterable, Series, DataFrame, dict등이 올 수 있습니다.Series일 경우 : Index가 일치해야 합니다.DataFrame일 경우 : Index와 열 레이블이 일치해야 합니다.Dict일 경우 : key는 열 레이블 입니다. 예시)# 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정 col1 col2 col3row1 1 1 1row2 2 3 4row3 5 3 6 🔹list로 활용> 리스트를 이용해서 1과 3이 포함된 요소를 확인result = df.isin([..

✳️ unstack : index to column파라미터 level: unstack을 수행할 인덱스 레벨을 지정여러 개의 레벨을 지정할 수 있으며, 이 경우 데이터프레임이 멀티인덱스를 가지게 됨기본값은 -1로, 마지막 인덱스 레벨을 사용fill_value: unstack을 수행한 결과에서 결측값을 채울 값을 지정기본값은 None으로, 결측값을 그대로 둠 dataframe.unstack(level = -1, dropna == True)level : default 값은 -1이고, 하나의 index 혹은 columns를 쌓을 수준 (한 번에 여러 level을 선택할 수 없다.)dropna : default 값은 True 이고, False로 설정할 경우, nan 값이 출력됨 ➕ 예시)이러한 데이터가 있다고 가..

2024.07.16  🔒 44번) 데이터를 로드하고 상위 5개 컬럼을 출력하라DataUrl = 'https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/AB_NYC_2019.csv'🔓 해결방법import pandas as pdDataUrl = 'https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/AB_NYC_2019.csv'df = pd.read_csv(DataUrl)df.head(5)   🔒 45번) 데이터의 각 host_name의 빈도수를 구하고 host_name 컬럼 기준으로 정렬하여 상위 5개를 출력하라 🔓 해결방법# 해당 컬럼에 대한 데이터프레임을 출력해봤다df[['host_name']]host_..