공부잡동사니

array 생성옵션1.type 지정 2.order 배열 순서 지정#형변환 함수 매서드 #1.함수 :int ,float, str  벡터연산불가능 #매서드 :astype #array :serios ,dataframe 적용 가능 #벡터연산가능numpy 의 산술 연산 함수 및 매서드 #NA NA :자리수 차지 ,결측치(잘못입력된 값)NULL :자리수 차지 xfrom numpy import nan as NA #numpy 에서 자료 파일 입출력 함수1.입력 참고 numpy 와 pandas 의 분산의 차이numpy 에서의 var :분모 npandas 애서의 var :분모 n-1 (자유도)#array 의 deep copy np.whereR 의 ifelse 의 구문과 비슷np.where (조건 ,참리턴,거짓 리턴)거짓 ..

리스트 l1= [1,2,3,4[ 1.append:리스트 맨 끝에 원소 추가 l1.append(5) ; 1 2.extend : 리스트 맨끝에 원소 추가 l1+[6]l1.extend([6]) ; l1 3.insert: 특정 위치에 원소 추가 가능l1.insert(0,0) ; l1 4,remove :특정 원소 제거 l2 =['a','b' ,'c','d']del(l2[0[) ;l2 l2.remoce('c');l2 5.pop :맨끝 원소 .특정 위치 제거 l1.pop(); 맨 끝 원소 제거 l1.pop(0) ;l1 전달 위치값 제거  6.inde :리스트 내 특정 원소의 위치 리턴 l2.index('b') 있으면 위치 리턴 l2.index('B') 없으면 에러 처리  7.count 리스트 내 특정원소 의 포함 횟..

# doBy     : ~by (order, sample) 상위# plyr     : apply 계열 함수(적용함수) 상위 # reshape2 : stack/unstack 상위# dplyr    : 구조화된 R 문법 제공(sql처럼)install.packages('dplyr')library(dplyr)# dplyr의 구조화된 문법# 1. select : 컬럼의 선택# 2. mudate : 컬럼 가공# 3. filter : 행 선택# 4. group_by : 그룹연산# 5. arrange : 정렬# 6. summarise_each : 그룹연산의 실제 연산 조건# 주의 : 문법적 순서에 따른 파싱 가능 여부(컬럼 정의 순서 달라짐)emp %>%                       select(ENAME,..

데이터 구조# 1. long data(tidy data)# - 관계형 데이터베이스의 테이블 형식# - 하나의 관찰 대상이 하나의 컬럼을 구성하는 방식# - 조인 가능# - group by 연산 가능# - 구조 변경이 거의 없음# 2. wide data(cross table)# - 주로 공공기관 데이터 표현 형식(정리표)# - 행별, 열별 연산이 용이(group by 연산의 대체)# - 시각화 시 필요# - 조인 수행 불가# - 컬럼의 잦은 추가/삭제 발생# 데이터 구조 변경# 1. stack : wide -> longstack(x,      # data frame      ...)    # 기타 옵션# 2. unstack : long -> wideunstack(x,    # data frame      ..