세빵이의 취준기록

loc의 주요 사용 사례:단일 행 선택: 특정 행 라벨을 지정하여 해당 행의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc['행 라벨']다중 행 선택: 행 라벨의 리스트를 지정하여 여러 행의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc[['행 라벨1', '행 라벨2']]행과 열 모두 선택: 행 라벨과 열 이름을 지정하여 특정 위치의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc['행 라벨', '열 이름']조건에 따른 행 선택: 조건식을 사용하여 조건에 부합하는 행만을 선택할 수 있습니다.df.loc[df['열 이름'] > 10]슬라이싱을 통한 범위 선택: 슬라이스를 사용하여 연속된 행 또는 열의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc['시작 행 라벨':'끝 행 라벨', '시작 열 이름':'끝 열 이름']값 변경: l..

# 데이터 불러오기 df = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/hana1/data/시도별 전출입 인구수.xlsx', engine = 'openpyxl') # NaN 값 채우기 df = df.fillna(method = 'ffill') # 서울시(전출지)에서 다른 지역(전입지)으로 이동한 인구 데이터 # 불 인덱스(True)를 데이터 추출 b_ind = (df['전출지별'] == '서울특별시') & (df['전입지별'] != '서울특별시') df_seoul = df[b_ind] # 전출지별 열 삭제 df_seoul = df_seoul.drop('전출지별', axis = 1) # 열 이름 변경 df_seoul = df_seoul.rename({'전입..

■ 팩토리얼(factorial) 특정 수보다 작거나 같은 모든 양의 정수의 곱이다. n이 하나의 자연수일 때, 1에서 n까지의 모든 자연수의 곱 ex) 4! = 4 x 3 x 2 x 1 = 24 1. for 반복문을 이용한 팩토리얼 구현 # for문 이용 n = int(input("팩토리얼을 구할 숫자를 입력하세요.")) result = 1 for n in range(1, n+1, 1): result *= n # result = result * n print(result) 풀이 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 1. input 함수를 이용해 사용자에게서 숫..

문제 설명 이 문제에는 표준 입력으로 정수 n이 주어집니다. 별(*) 문자를 이용해 높이가 n인 삼각형을 출력해보세요. 제한 조건 n은 100 이하인 자연수입니다. 풀이 1 ## 풀이 1 n = int(input().strip()) for i in range(1, n + 1): for j in range(i): print("*", end = "") print() 풀이 2 ## 풀이 2 n = int(input().strip()) for i in range(1, n+1): print("*" * i) 설명 ## 풀이 1 n = int(input().strip()) # 사용자로부터 입력을 받아 정수형으로 변환한 후 'n' 변수에 저장 for i in range(1, n+1) # range() 함수를 사용하여 ..

함수 format( ) : 값을 순차적으로 할당해줌 -> 중괄호 { } 를 큰 따옴표 " " 로 묶어준 다음 마침표로 연결시켜 사용 가능 ex) str = “{}”.format(23); print(str); print(type(str)) 실행결과: 23 ※ format( ) 유의점 format 함수 안에 있는 값이 중괄호 안으로 들어감 ■ 정수형 숫자를 문자열로 변환 a = "{:d}".format(23) # 정수 b = "{:5d}".format(23) # 자리수 & 남은 자리를 빈칸으로 채움 c = "{:05d}".format(23) # 자리수 & 남은 자리를 0으로 채움 d = "{:05d}".format(-23) # -는 자리 수를 차지한다. print(a) 결과값:23 / print(b) 결과값..

데이터 전처리 자료형 변환 데이터 타입 확인 # 숫자가 문자열로 저장되어 있다면 숫자로 변환 => 수치형 변수 # 데이터 자료형 df.dtypes 문자열 고유값 확인 # 어떤 문자열이 들어갔는지 확인하는 방법 df['horsepower'].unique() 문자열 NaN으로 변경 import numpy as np # ? => NaN df['horsepower'].replace("?", np.nan, inplace = True) # ? 문자열을 nan으로 변경 df['horsepower'].unique() NaN 행 삭제 - dropna # NaN 행 삭제 df.dropna(subset = 'horsepower', axis = 0, inplace = True) df['horsepower'].unique() ..