Keep-H's Hardware Design Study Notes

size가 큰 DataFrame을 다루는 방법 데이터의 일부만 확인하고 싶은 경우 # 앞에서부터 10개의 데이터만 보여준다. df.head(10) #뒤에서 10개의 데이터만 보여준다. df.tail(10) 데이터의 크기가 어떻게 되는지 확인할 때 df.shape 더 자세한 정보가 필요하다면 df.info() # 각 columns 들을 볼 수 있고 데이터 다입이나 개수를 알아볼 수 있다. 데이터 자료형과 총 개수 등 더 자세한 정보를 확인할 수 있다. 통계 정보가 필요할 때 df.describe() # 통계 정보를 얻을 수 있음 데이터를 기준잡아 정렬하고 싶을 때 df.sort_values(by = 'price', ascending = False, inplace = True) sort_values 함수를 ..

행과 열을 추가 및 삭제하고 수정하는 방법 1. 먼저 출시일, 디스플레이 등과 같이 '제조사'를 추가하고 싶다면? df['제조사'] = 'Apple' DataFrame에 접근하여 입력하고자 하는 값을 넣어준다. 2. 삭제하고 싶은 index가 있다면? ( = 삭제하고자 하는 iPhone 제품이 있다면?) drop( ) 함수를 사용한다. 함수는 삭제하고자 하는 값을 입력받는다. axis를 통해 축을 입력받고 해당하는 축을 삭제한다. inplace는 기존의 데이터를 수정할건지, 기존의 데이터와 별개의 데이터를 생성할 것인지 구분해야 한다. df.drop('iPhone XR', axis = 'index', inplace = False) # inplace를 False로 두는 경우 기존의 데이터는 건들이지 않는다..

DateFrame에 값을 넣는 방법 (1) 기존에 사용했던 csv파일을 그대로 사용해서 실습했다. import pandas as pd df = pd.read_csv('iphone.csv', index_col = 0) DataFrame 요소의 값을 바꾸는 방법 ex1) iPhone XS 의 메모리를 2.5GB로 바꾸려고 할때 loc[ ] 함수를 사용하여 위치를 나타내고 값을 넣어주면 된다. iPhone_df.loc['iPhone XS', '메모리'] = '2.5GB' ex2 ) iPhone XS의 모든 정보를 바꾸고 싶을 때 loc[ ] 함수를 사용하여 위치를 지정해주고 바꾸고자 하는 값을 리스트로 전달해준다. iphone_df.loc['iPhone XS'] = ['2023-08-14', '4.7', '2..

loc[ ]의 활용 loc[ ] 함수는 bool 형의 값으로도 값을 확인할 수 있다. 아래와 같은 코드를 작성하게 되면 True에 해당하는 값만을 출력할 수 있게 된다. df.loc[:, [True, False, False, True, False]] bool형의 값이 들어간 리스트 대신 조건을 넣어주게 되면 표에서 원하는 조건에 따라 분류하는 것이 가능하다. loc() 함수를 활용하여 행렬을 구분하고 조건을 넣어주면 원하는 조건에 따라 데이터를 가져오는 것이 더 편리하다. # 디스플레이 크기가 5 이상인 것만 확인하고자 한다면 df.loc[df['디스플레이'] > 5] # Face ID 기능이 있는지 확인하고자 한다면 df.loc[df['Face ID'] == 'Yes'] AND나 OR 연산 # AND ..