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빅데이터 분석/파이썬

정리

공부잡상인 2025. 4. 5. 23:10

# profile 설정
# - 매 세션마다 호출해야 하는 여러 모듈을 한번에 호출하기 위한 파일
# - .py 파일로 저장

# 1. 새로운 파일 열기
# 2. 호출할 모듈 나열
# 3. 저장
# 4. 새 세션에서 run profile1으로 호출

문자열 메서드
1) upper, lower, title

2) startswith, endswith
3) strip, lstrip, rstrip

4) find
5) replace
6) split
7) count
8) isalpha, isnumeric, isalnum

 


리스트 메서드
1) append

2) extend

3) insert
4) remove
5) pop
6) index
7) count
8) sort
9) reverse

 


배열 메서드

1.dtype

2.ndim

3.reshape

4.shape

 

in 연산자

1)문자열 in 연산자 : 문자열 패턴확인 가능 ,벡터연산불가 
'x' in 'xvg' 
2)리스트 in 연산자 :원소 포함 여부
1.in [1,2,]

 

3.np.in1d:array 원소 포함 여부 벡터 연산 가능 

np.in1d([1,2,10,11],[1,2])

 

4.is in 메서드 in pandas

s1 =series ([1,2,3,4,5])

s1.isin([1,2])

ename.isin(['smith','allen'])

 

 python에서의 적용함수/메서드
1. map 함수
 - 1차원에 원소별 적용 가능
 - 반드시 리스트로만 출력 가능
 - 적용함수의 input은 스칼라 형태
 - 함수의 추가 인자 전달 가능****

2. map 메서드(pandas 제공 메서드)
 - 1차원(시리즈)에 원소별 적용 가능
 - 반드시 시리즈만 출력 가능
 - 적용함수의 input은 스칼라 형태
 - 함수의 추가 인자 전달 불가

 

3.apply 

 -2차원 데이터 프레임의 행별 ,컬럼별 적용가능 pandas 제공 메서드 

 -적용함수의 input은 그룹(여러개 값을 갖는 형태)

 -함수의 추가 인자 전달 불가 (함수의 옵션은 전달가능)

 

4.applymap 

 -2차원 데이터 프레임의 원소별 적용 가능 pandas 제공 메서드 

 -출력 결과 데이터 프레임

 -적용함수의 input은 스칼라 형태 

 -df1,applymap(func),함수의 추가 인자 전달 불가