Susan and Data

결측값 [함수] 1. df.info: 열 타입 및 결측값 갯수 확인 가능 2. mode: 가장 빈번하게 측정되는 값 3. fillna: 데이터프레임에서 결측값을 원하는 값으로 변경 * axis: {0:index / 1:columns} / inplace: 원본 변경 여부(True일 경우, 원본 변경) 4. dropna: 데이터프레임 내 결측값이 포함된 레이블을 제거 * axis: {0:index / 1:columns} / how: {'any': 결측치가 존재하면 제거 / 'all': 모두 결측치면 제거} 5. reset_index: 설정 인덱스를 제거하고 기본 인덱스로 변경 6. df.drop: 열 삭제 * axis: {0:index / 1:columns} / inplace: 원본 변경 여부(True일 경..

데일 카네기 자기관리론 일어날 수 있는 최악의 상황을 예상하고, 어쩔 수 없다면 받아들이기로 결단하자 정말 놀라운 일이 일어났습니다. 순식간에 마음이 편해지면서 한동안 경험하지 못했던 평화가 찾아왔습니다. 저는 일어날 수 있는 최악의 결과를 받아들였습니다. 제 경우 최악이란 죽음이었지요. 그리고 남아 있는 삶을 최대한 즐기려고 노력하는 게 최악의 상황을 개선하는 것이었습니다. 배를 탄 다음에도 계속 걱정만 하고 있었더라면 아마도 관 속에 드러누워 고향에 돌아왔을 겁니다. 하지만 마음을 편히 먹고 다 잊어버렸습니다. 마음이 평안해지자 몸에서 새로운 에너지가 솟아났고, 덕분에 저는 살 수 있었습니다. 일어날 수 있는 최악의 상황이 무엇인지 자문하라. 어쩔 수 없는 일이라면 받아들일 준비를 하라. 침착하게 최..

2021년 상반기 지역별 배달음식 평균주문금액 [함수] 1. df.copy: 데이터 복사 2. df.info: 열 타입 및 결측값 갯수 확인 가능 3. df.drop: 열 삭제 * axis: {0:index / 1:columns} / inplace: 원본 변경 여부(True일 경우, 원본 변경) 4. min: 최소값을 찾아 리턴 5. max: 최대값을 찾아 리턴 6. sum: 요소들의 합을 리턴 7. mean: 자료의 합을 자료의 갯수로 나눈 값 8. median: 자료를 크기 순으로 정렬했을 때 정 가운데에 있는 값 9. mode: 가장 빈번하게 측정되는 값 10. groupby: 같은 값을 하나로 묶어 통계 또는 집계 결과를 얻기 위해 사용 11. reset_index: 설정 인덱스를 제거하고 기본 ..

데일 카네기 자기관리론 우리는 멀리 희미하게 보이는 것을 보려 하지 말고, 눈앞에 분명히 놓여있는 것을 행해야 한다. 안전하게 항해하려면 여러분의 기관을 잘 통제해서 '어제와 내일을 차단하는 오늘의 공간'을 만들어야 합니다. 차단벽이 잘 작동하는지 살펴봐야 합니다. 버튼을 누르고 들어보세요. 삶의 모든 단계에서 철문이 과거를 잘 차단해주고 있습니까? 죽어버린 과거와 완벽하게 단절되어 있나요? 또 다른 버튼을 누르고 이번에는 아직 태어나지 않은 내일, 다시 말해 미래를 차단해버리십시오. 어제의 짐에 더해진 내일이라는 짐을 오늘 지고 가면 아무리 튼튼한 사람도 휘청거릴 수밖에 없습니다. 과거와 마찬가지로 미래도 차단하세요. '어제와 내일을 차단한 공간'에서 살아가는 습관을 가지려고 노력하세요. 그는 내일을 ..

2021년 상반기 지역별 배달음식 평균주문금액 [데이터사이언스 라이브러리] 1. import pandas as pd: 파이썬 언어로 작성된 데이터를 분석 및 조작하기 위한 라이브러리 [함수] 1. pd.read_csv: 판다스 라이브러리 호출 후 csv 파일 불러오기 2. isin: 컬럼이 list의 값을 포함하고 있는지 검사 3. df.info: 열 타입 및 결측값 갯수 확인 가능 4. df.isna: 결측치 유무 확인 가능 5. isnull: 결측치 행 확인 6. notnull: 결측치가 아닌 행 확인 [DataFrame 인덱싱] 방법 내용 df[] df['column'] 해당 컬럼 인덱싱 df['column', 'column'] 해당 리스트의 컬럼 인덱싱 df['row':'row'] 첫번째 지정한 ..

우리는 몽글이와 캠핑을 하기로 결정을 했고, 실행에 옮겼다..!!!!!!!!! 이것은 캠크닉 가기 1일 전 (캠핑용품점에서 당일치기 캠핑은 캠크닉이라고 하더라..!) 몽글이도 자기 자리인걸 아는지 편하게 있었음. 입을 앙 다문 모습이 아주 귀여워 김몽글ㅋ.ㅋ 텐트 치는게 매우매우매우 어려웠다. 옆 데크에 캠크닉 오신 분이 우리를 도와주셨다. 그 과정에서 폴대가 부러지긴했지만..ㅎ!!!!! 도움이 없었다면 우리는 텐트를 치지 못했을지도ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ..! 감사해서 우리는 맥주, 음료, 과자를 사서 드렸다. 도와주신 분은 아들, 딸과 같이 캠크닉 오셨는데 딸이 우리 몽글이를 넘 좋아해서 같이 놀았다. 알고보니 강아지를 키우고 있는 집이어서 나중에는 강아지를 데리고 우리 텐트로 와서 몽글이도 강아지 친구와 ..

2021년 상반기 지역별 배달음식 평균주문금액 [데이터사이언스 라이브러리] 1. import pandas as pd: 파이썬 언어로 작성된 데이터를 분석 및 조작하기 위한 라이브러리 [함수] 1. pd.read_csv: 판다스 라이브러리 호출 후 csv 파일 불러오기 2. df.info: 열 타입 및 결측값 갯수 확인 가능 3. df.describe: 통계량을 요약하여 출력 4. df.head: 데이터의 상단부분 출력 5. df.tail: 데이터의 하단부분 출력 6. df.sort_index: index를 기준으로 오름차순 정렬 7. df.sort_index(ascending=False): index를 기준으로 내림차순 정렬 8. df.sort_values(by='정렬할 컬럼'): 특정 컬럼을 기준으로 ..

데이터프레임 [데이터사이언스 라이브러리] 1. import pandas as pd: 파이썬 언어로 작성된 데이터를 분석 및 조작하기 위한 라이브러리 Q. 아래의 내용을 list로 만든 후 데이터프레임에 저장 ['1호선', '서울역', 17896, 15468] ['2호선', '강남역', 22794, 21657] ['3호선', '신사역', 24131, 25592] Q. 아래의 내용으로 컬럼명 변경 ['지하철노선', '역명', '승차총승객수', '하차총승객수'] Q. 아래의 내용을 list로 만든 후 데이터프레임에 저장하고, 컬럼명 변경 list: ['1호선', '서울역', 17896, 15468], ['2호선', '강남역', 22794, 21657], ['3호선', '신사역', 24131, 25592] co..

카페 주문 프로그램 [모듈] 1. time: 운영 체제가 제공하는 다양한 시간 기능을 다루는 모듈 [함수] 1. time.sleep: 입력한 초만큼 프로그램 일시정지 2. items: 딕셔너리에 있는 키와 값들의 쌍을 얻을 수 있음. Q. 카페에서 주문을 받고, 음료를 제공한 후 log를 남겨라. 카페 메뉴 1. 아메리카노(음료 만드는 시간: 1초) 2. 라떼(음료 만드는 시간: 2초) 3. 바닐라라떼(음료 만드는 시간: 3초) 4. 녹차라떼(음료 만드는 시간: 3초) 5. 콜드브루(음료 만드는 시간: 1초) 코드를 작성할 때 함수를 사용하는 것이 쉽지 않았다. 하드코딩은 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 그 점을 어떻게 개선해나가야 할지 고민을 많이 했다. (1) 카페 프로그램 사용 시 추후 자주 변경 ..

클래스 [클래스] 1. 클래스: 객체를 표현하기 위한 문법(ex. 게임을 만든다고 하면 기사, 마법사, 궁수, 사제 등 직업별로 클래스를 만들어서 표현 가능) [함수] 1. __init__: 초기화를 위한 함수(반드시 첫 번째 인수로 self를 지정해야 함.) [할당연산자] 할당연산자 내용 = 왼쪽 변수에 오른쪽 값을 할당 += 왼쪽 변수에 오른쪽 값을 더하고, 그 결과를 왼쪽 변수에 할당 -= 왼쪽 변수에 오른쪽 값을 빼고, 그 결과를 왼쪽 변수에 할당 *= 왼쪽 변수에 오른쪽 값을 곱하고, 그 결과를 왼쪽 변수에 할당 /= 왼쪽 변수에 오른쪽 값을 나누고, 그 결과를 왼쪽 변수에 할당 %= 왼쪽 변수에 오른쪽 값을 나눈 후 그 나머지를 왼쪽 변수에 할당 //= 왼쪽 변수에 오른쪽 값을 나눈 후 그 몫..