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지방이의 Data Science Lab

[Python] 컬럼명 하나만 위치를 재배치하고 싶은 경우

1 2 3 4 col1 = genres.columns[-1:].to_list() col2 = genres.columns[:-1].to_list() new_col = col1+col2 genres = genres[new_col]
Data Analysis/Python 2021. 2. 9. 18:36
[Python] index가 같은 이름이라면 df가 달라도 join 가능

index가 같은 이름이라면 df가 달라도 join 가능하다. 1 2 본데이터 = 본데이터.assign(새로운컬럼명 = lambda x: 가져오고싶은df['가져올df내 컬럼명'].loc[x.index]) genres = genres.assign(title = lambda x: movies['title'].loc[x.index])
Data Analysis/Python 2021. 2. 9. 18:25
[Python] split을 이용해 유니크 값을 가져오기

1 2 3 movies = pd.read_csv('data/movies.csv', encoding='utf-8') genres = [x.split('|') for x in movies['genres'].values] genres = list(set(sum(genres, [])))
Data Analysis/Python 2021. 2. 9. 18:03
[Python] 문자열 자료형 (2) 숫자 반올림

숫자 반올림 1 2 3 a = "%0.4f" %3.141592 print(a) # 3.1416
Data Analysis/Python 2021. 1. 8. 17:56
[python] 주피터 노트북에서 R을 사용하는 법

간단 요약: 관리자 권한으로 anaconda prompt 열고, conda install -c r r-essentials 실행 R을 이용하지 않아도 깔 수 있습니다. install.packages('devtools') devtools::install_github('IRkernel/IRkernel') install.packages(c('rzmq','repr','IRkernel','IRdisplay'),repos = c('http://irkernel.github.io/', getOption('repos')), type = 'source') IRkernel::installspec(user = FALSE) quit() 아마 아래 코드 검색하다가 들어오셨을 수 도 있겠네요. 1 2 3 4 5 6 7 > IRker..
Data Analysis/Python 2020. 12. 27. 00:07
[Python] 두 리스트에서 다른 것 찾기

temp1 = ['One', 'Two', 'Three', 'Four'] temp2 = ['One', 'Two'] 가 있을 때, temp3 = ['Three', 'Four']를 얻어내자. 1 2 s = set(temp2) temp3 = [x for x in temp1 if x not in s]
Data Analysis/Python 2020. 8. 1. 19:04
[python] string 을 list로 변환

cv_id['train'][0] ==> '1,10,100' cv_id['train'][0].split(",") ==>'1', '10', '100' train0 = [int(i) for i in cv_id['train'][0].split(",")] ==>[1, 10,100]
Data Analysis/Python 2020. 2. 13. 14:56
[python] x, y 쪼개기, train, test 쪼개기

imbalance일때 학습시키려면 계층유지셔커서 쪼개는 방법 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 X = flatten.drop('KIS_credit_&_2018',axis=1) y = flatten['KIS_credit_&_2018'] #방법1 from sklearn.model_selection import train_test_split train_test_split(X, y, random_state=0, stratify=y, shuffle=True) train=flatten.iloc[train_inds] test=flatten.iloc[test_inds] #방법2 from sklearn.model_selecti..
Data Analysis/Python 2020. 2. 9. 15:41
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