Lors de l`implémentation de la télécommande, la seule chose que…
python pandas 예제
팬더는 NumPy 패키지 위에 내장되어 있으며, 이는 많은 NumPy 구조가 팬더에서 사용또는 복제된다는 것을 의미합니다. 팬더의 데이터는 종종 SciPy의 통계 분석, Matplotlib의 플로팅 함수 및 Scikit-learn의 기계 학습 알고리즘을 공급하는 데 사용됩니다. 위에서 볼 수 있듯이 행 0:5를 원한다고 지정했습니다. 즉, 위치 0부터 위치 5까지의 행을 원했지만 포함하지 는 않습니다. 첫 번째 행은 위치 0으로 간주됩니다. 이렇게 하면 위치 0, 1, 2, 3 및 4의 행이 있습니다. 첫 번째 위치 값(예: :5)을 벗어나면 0을 의미한다고 가정합니다. 0:과 같이 마지막 위치 값을 벗어나면 DataFrame의 마지막 행 또는 열을 의미한다고 가정합니다. 우리는 모든 열을 원했기 때문에 어떤 위치도없이 콜론 (:)만 지정했습니다.
이렇게 하면 0부터 마지막 열까지의 열이 생겼습니다. 다음은 결과와 함께 몇 가지 인덱싱 예제입니다. 이 열을 무시해도 되지만 나중에 어떤 인덱스 값이 있는지 살펴보겠습니다. 파이썬의 데이터로 작업하려면 csv 파일을 목록으로 어떻게 처리합니까? 파이썬에서는 예제_list[1:4]와 같은 괄호로 만 슬라이스하십시오. 그것은 팬더에서 같은 방식으로 작동: 여기 팬더의 주요 데이터 구조를 사용 하 여 생산성을 신속 하 게 얻을 수 있도록 예제의 몇 가지: DataFrame 에 대 한 답변 11 자주 묻는 팬더 질문 가져오기 해야 합니다 필수 기능을 나타냅니다., 데이터 과학 작업을 위해 데이터를 정리하고 조작할 수 있습니다. 이 문제에 충분히 깊숙이 들어갔는지 확실하지 않습니까? 파이썬에서 데이터를 가져 오는 과정이 도움이 될 것입니다! 만약 당신이 이것에서 놀고 있어, 실제 프로젝트에서 직장에서 팬더를 보고 싶을 수도 있습니다. 데이터 과학 및 기계 학습 파이프라인 자습서 시리즈에서 전처리의 중요성은 반드시 읽어야 하며 파이썬 및 기계 학습 에 대한 공개 과정 소개는 반드시 완료해야 합니다. 언제나처럼, 당신은 어떤 의견, 노트, 제안이나 질문이있는 경우, 저를 작성하는 것을 망설이지 말라! 🙂 읽어 주셔서 감사합니다 나는 자연스럽게 귀여운 팬더의 사진과 질문으로 끝날 것입니다 – 당신이 선호하는, 거대한 팬더 또는 붉은 팬더??? 목록 (및 dict) 이해는 일반적으로 팬더 및 데이터로 작업 할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 데이터를 탐색할 때 존재하지 않는 값에 대한 자리 표시자인 누락되거나 null 값이 발생할 가능성이 큽분합니다. 가장 일반적으로 당신은 파이썬의 없음 또는 NumPy의 np.nan을 볼 수 있습니다, 각각은 어떤 상황에서 다르게 처리됩니다. 분명히, DataFrames를 만드는 것은 파이썬에서 데이터 머징에 올 때 당신이 하고 싶은 거의 모든 일의 첫 번째 단계입니다.
경우에 따라 처음부터 시작하길 원하지만 목록이나 NumPy 배열과 같은 다른 데이터 구조를 팬더 DataFrames로 변환할 수도 있습니다. 이 섹션에서는 후자만 다룹니다. 그러나 나중에 데이터를 채울 수 있는 빈 DataFrames를 만드는 방법에 대해 자세히 읽으려면 질문 7로 이동하십시오. loc와 iloc은 파이썬 목록 슬라이스와 유사하다고 생각할 수 있습니다.
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