본문 바로가기

파이썬13

[Pandas] DataFrame 행/열 이름 설정, 이름 변경, 삭제, 선택 행/열 이름 설정하기 아래와 같은 데이터가 있다고 가정할 때, 다음과 같이 dataframe을 생성하면서 행과 열의 이름을 설정할 수 있습니다. 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 행은 index=[행 이름], 열은 column=[열 이름] 이름 대신 range, 혹은 숫자로 이름을 설정할 수도 있습니다. 1 pd.DataFrame(df, index = range(10,13), columns=['a', 'b', 'c']) cs 결과값: a b c 10 1 2 3 11 4 5 6 12 7 8 9 1 pd.DataFrame(df, index = ['철수', '영희', '지웅'], columns=['수학', '영어', '국어']) cs 결과값: 수학 영어 국어 철수 1 2 3 영희 4 5 6.. 2022. 5. 31.
[파이썬] 데이터 전처리 진행하기 데이터에 결측치가 있을 경우 전처리를 진행합니다. 학생들의 gpa를 정리한 데이터를 활용해보았습니다. import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('D:/Python/data/gpascore.csv') print(data) 결과값: 결측 데이터 전처리 - 데이터 내부에 결측값이 있어서 결측치 처리를 진행하는 다양한 방법을 알아보았습니다. 결측치 개수 확인: isnull( ).sum( ) - 개수를 확인해보니 gre 열에 1개의 결측값이 있는 것이 .. 2022. 5. 17.
scikit-learn(사이킷 런) 활용하여 정답률 확인하기 데이터셋으로 제공되는 wine 데이터를 활용해 결과를 검증해보려고 합니다. 필요한 라이브러리 설치 import pandas as pd from sklearn import svm, metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets cs wine 데이터셋 불러오기 wine = datasets.load_wine() pd.DataFrame(wine) cs 검증 과정 진행 1) wine의 샘플 데이터를 data에, 정답 데이터를 target에 데이터 프레임으로 저장 data = pd.DataFrame(wine['data']) target = pd.DataFrame(wine['target']) cs 2) .. 2022. 4. 28.
TensorFlow(텐서플로우) 설치하기 TensorFlow(텐서플로우): 대규모 숫자 계산을 해주는 라이브러리 1. 내 컴퓨터에 설치되어 있는지 먼저 확인 anaconda propmpt에 conda install tensorflow 검색 없다고 나오면 설치 시작 2. 텐서플로우 설치 pip3 install tensorflow 3. 스파이더에 tensorflow import 하기 import tensorflow as tf 아래와 같이 그래픽카드를 설치해야한다는 에러 문구가 뜹니다. GPU가 없으면 해당 문구를 무시해도 된다고 하니 그래픽 카드가 없는 저는 그냥 넘어갔습니다. 5. tensorflow 실행 2022. 4. 27.