지방이의 Data Science Lab

1. numpy 이용 1 2 3 4 a = [1,2,3] output = np.subtract(a, 1) print(output) [0 1 2] 2.List Comprehension 이용 1 2 3 4 a = [1,2,3] output1 = [i-1 for i in a] print(output1) # [0, 1, 2] 3. map 이용 1 2 3 output2 = list(map(lambda x:x -1, a)) print(output2) # [0, 1, 2]

1 2 3 a = [[0]*3 for _ in range(3)] print(a) # [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] 매트릭스 만드는 법

1 2 3 4 5 6 7 name = "a" print(ord(name)) #97 print(chr(97)) #a

기본형태: df.query('컬럼명 > 1') .query는 내게 세상 편하다. 이게 조금더 머리에 잘 박히는 것 같다. 다만 알아야하는 부분이 몇가지 존재한다. (1) 컬럼명에 스페이스 바가 있는 경우: ` ` 사용 1 no_genres_list = genres.query('`(no genres listed)` == 1').index (2) dtypes에 숫자/string 확인하고 맞춰야 함: string인 경우 " " 사용 1 yr1993_list = movies.query('year == "1993"').index (3)리스트로 가지고 있는 경우: @ 사용 1 2 3 4 5 6 7 8 ratings.query('movieId in @yr1993_list')['rating'].mean() output..

1 2 3 4 5 6 7 movies1['year'] = movies1['title'].str.extract('(\(\d\d\d\d\))') movies1.isna().sum() #에러 유무 확인 movies1.dropna(axis=0, inplace=True) movies1['year'] = movies1['year'].apply(lambda x: str(x).replace('(','').replace(')','')) movies1.head()

1 genres = movies['genres'].str.get_dummies(sep = '|')

1 2 3 4 col1 = genres.columns[-1:].to_list() col2 = genres.columns[:-1].to_list() new_col = col1+col2 genres = genres[new_col]

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])