Day 05

Day 05

• PEP8 컨벤션
  • 들여쓰기 4공간
  • 라인 당 최대 79자
  • 연산자 전에 줄 바꿈
  • 함수끼리 2줄 공백
  • UTF-8 인코딩
  • 파이린트: 오류, 버그 등을 찾아 표준을 적용시켜주는 도구
• f문자열 포맷팅
  • for page_no in range(10,0,-1):
         print(f"https://naver.com/?page={page_no}")
• for문에서 .items() 아이템 값으로 순회
• enumerate() == range(len(a)) 인덱스 번호와 값을 함께 가져온다
• 형식 문자열
  • %.d 정수로
  • %.s 문자열로
  • %.c 문자 1개
    
    parameter(매개변수)
    args(전달인자 == 인수, *별한개)
    kargs(키워드인자, **별2개)
    
    .replace(찾을값, 바꿀값, 바꿀횟수)   #문자열변경
    ex) replace("월","")
• 암기★
  • 대소문자변환 lower() upper()
  • 문자열나누기, 합치기 split() join()
  • 함수 도움말?, 소스코드?? -> ipynb파일에만 작동
•  판다스pandas
  • import pandas as pd
    import numpy as np
  • 데이터 프레임
    • df = pd.DataFrame()
  • 컬럼 추가 
    • df["약품명"] = ["소화제", "감기약", "비타민"] 
    • df["가격"] = 3500   #일률적으로 가격이 3500원인 열이 생성 #시리즈 형태
    • list(df["가격"])   #리스트 형태로 변경
    • df["가격"].tolist()   #리스트 형태로 변경
  • 컬럼값 변경
    •   df["가격"] = [2500, 4000, np.nan]
    • 결측치 np.nan
    • df값에서 값이 하나라도 바뀌면 전체 데이터 타입이 해당 데이터 타입으로 바뀜
    • df["종류"] = "전문의약품" #값이 모두 전문의약품인 칼럼 생성됨
    • df.drop("종류2",axis=1)   #컬럼값을 기준으로 값 삭제
      • axis=0 행 값을 기준으로 값을 삭제하겠다
      • 삭제한 결과를 저장하고 싶으면 변수에 다시 할당해야
  • 데이터 요약
    • df.info()   #전체 데이터 요약
    • df.shape   #데이터프레임 크기 출력 (행, 열)
    • df.dtypes   #컬럼별 데이터 타입
    • df.describe()   #수치 데이터의 기술통계 값
      • count빈도수, mean평균, std표준편차, min최소값, 25%1사분위수, 50%중앙값, 75%3사분위수, max최대값
    • df.describe(include="object")   #범주형 데이터의 기술통계 값
      • count빈도수, unique고유값, top최빈값, freq최빈값의 빈도수

 

출처) 멋쟁이 사자처럼 AI스쿨 7기 박조은 강사님 강의자료