데이터 공부하는 뉴욕킴

판다스 공부 https://m.blog.naver.com/o12486vs2/222077640074?referrerCode=1 [판다스 연구노트] 목차 판다스는 엑셀의 완벽한 대체제이다! 이 글은 파이썬에 입문하기를 고민하거나 갈등하는 분들에게 도움이 ... blog.naver.com ▶ 칼럼명, 인덱스명, 값 기입 후 출력 1. 칼럼명, 인덱스명, 값 기입 import pandas as pd col = ['떡볶이','순대','오징어'] ind = ['2023-01','2023-02','2023-03'] val = [[None, 4, 1], [3,1,5], [20,None,None]] df = pd.DataFrame(columns=col, index=ind, data=val) 2. 컬럼 출력 df.colu..

문자열 자료형 1) " " 로 양쪽 둘러싸기 2) ' ' 로 양쪽 둘러싸기 3) """ """로 양쪽 둘러싸기 4) ''' '''로 양쪽 둘러싸기 5) 문자열에 '을 포함시키려면 "나는' 파이썬을' 잘 하고 싶어" 처럼 사용해야됨 6) 문자열에 "을 포함시키려면 ' '을 사용 7) 줄바꾸기 \n 삽입 print(~~\n~~) print('오늘 일요일이야\n짜파게티 먹는 날이야') 오늘 일요일이야 짜파게티 먹는 날이야 8) 이스케이프 코드 \n : 줄바꿈 \t : 탭 간격 줄일 때 사용 \\ : 문자 \를 그대로 표현할 때 사용 \' : 작은따옴표 ' 사용할 때 사용 \'' : 큰 따옴표 " 사용할 때 사용 9) 문자열 연결: + / 문자열 곱하기 : * 10) 문자열 길이 구하기: len() 11) 문자..

파일 입출력 1단계: 파일열기 읽기용: 변수명 = open('파일명','r') 쓰기용: 변수명 = open('파일명','w') 2단계: 파일처리 3단계: 파일 닫기 - 1단계에서 open() 함수로 연 변수명: 변수명.close(); # 텍스트 파일 입출력 inFp = None #입력파일 inStr = "" #읽어 온 문자열 inFp = open('C:/Temp/data1.txt', 'r') #파일 열기 inStr = inFp.readline() # readline(): inFp로 열린 파일에서 한 행 읽어 inStr에 저장 print(inStr, end='') # 화면에 출력 inStr = inFp.readline() print(inStr, end='') inStr = inFp.readline() pr..

1.머신러닝이란? - 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 결과를 추론하는 알고리즘 기법 - 특징: 데이터 마이닝, 영상 인식, 음성 인식, 자연어 처리에 적용 2. 머신러닝의 필요성 - 복잡한 문제를 데이터를 기반으로 숨겨진 패턴을 인지하여 해결함 - 데이터를 기반으로 통계적 신뢰도를 강화하고 예측 오류를 최소화하기 위한 다양한 수학적 기법을 적용해 데이터 내의 패턴을 스스로 인지하고 신뢰도 있는 예측 결과를 도출함 3. 머신러닝의 분류 - 지도학습: 명확한 결정값이 주어진 데이터를 학습 ex. 분류, 회귀, 추천시스템, 시각/음성 인지, 텍스트 분석, NLP - 비지도학습: 결정값이 주어지지 않는 데이터를 학습 ex. 군집화(클러스터링), 차원 축소, 강화학습 4. 머신러닝의 단점 - 데이터에 너무 의존..

1. 캐글에서 데이터 다운로드 Pima Indians Diabetes Database | Kaggle Pima Indians Diabetes Database Predict the onset of diabetes based on diagnostic measures www.kaggle.com 2. 주피터 노트북에서 실행 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, ro..

1. 변수를 사용하여 출력해보기(첫 번째, 두번째~~ 숫자 더하기) a,b,c,d=0,0,0,0 #변수사용 hap=0 a=int(input('첫 번째 숫자: ')) b=int(input('두 번째 숫자: ')) c=int(input('세 번째 숫자: ')) d=int(input('네 번째 숫자: ')) e=int(input('다섯 번째 숫자: ')) hap=a+b+c+d print("합계: %d"%hap) 첫 번째 숫자: 1 두 번째 숫자: 2 세 번째 숫자: 3 네 번째 숫자: 4 다섯 번째 숫자: 5 합계: 10 2. 빈 리스트를 생성 후 반복문을 작성해보기 aa=[] #빈 리스트를 생성 & 반복문 for i in range(0,4): #4번을 반복해 항목이 4개인 리스트로 만듦 aa.append(0..

https://colab.research.google.com/drive/1pho8HoLe11nTAIvwRglZY83W2eTKs2IO?usp=sharing Titanic_240206 Colaboratory notebook colab.research.google.com 1) 사전작업 * 데이터 전처리 - NULL값, 불필요한 속성 제거, 인코딩 수행 *모델학습 및 검증,예측,평가 - 결정트리, 랜덤포레스트, 로지스틱회귀, K폴드 교차 검증, cross_val_score(), gridsearchCV() 2) 파일 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib i..

for 문의 기본 형식 for 변수 in range(시작값, 끝값+1, 증가값): print('파이썬 반복문을 출력합니다.') [예제1] - 안녕하세요? for문 실습 중입니다. 4행 출력하기 [예제2] - 1~5의 숫자들을 차례로 출력 [예제3] - 1~10까지의 합계를 구하라 * 주의: i,hap=0,0으로 초기화 값을 설정을 해줘야된다. [예제4] - 500~1000 사이에 있는 홀수의 합계를 구하라 i,hap =0,0 for i in range(501,1001,2): hap=hap+i print('500과 1000사이에 있는 홀수의 합계: %d' %hap) 500과 1000사이에 있는 홀수의 합계: 187500 [예제5] - 키보드로 입력한 값까지 합계 구하기 i,hap=0,0 num=0 num=..

import random #랜덤 라이브러리 불러오기 numbers = [] #빈리스트 만들기 for num in range(0,10): #9번 반복하는 반복문 만들기 numbers.append(random.randrange(0,10)) #랜덤으로 뽑은 숫자를 빈 리스트에 넣는것을 반복한다 print('생성된 리스트', numbers) #리스트를 프린트해서 본다 for num in range(0,10): #0부터 9까지 숫자를 num에 넣음 if num not in number: print('숫자는 %d는 리스트에 없네요' %num) * 참고: 파이썬 range( ) 함수: 숫자(정수) 리스트를 생성하는 함수 (tistory.com) 파이썬 range( ) 함수: 숫자(정수) 리스트를 생성하는 함수 Pyt..

1. 싸이킷런(scikit-learn) - 머신러닝을 위한 다양한 알고리즘과 개발을 위한 편리한 프레임워크, API 제공 - numpy와 scipy 기반에서 구축된 라이브러리 2. 용어 정리 - 피처(feature) : 일반 속성 - 레이블 : 타겟 값이 분류일 경우 → 데이터 학습을 위해 주어지는 정답 데이터 - 클래스 : 타겟 값이 분류일 경우 → 데이터 학습을 위해 주어지는 정답 데이터 - 타켓(값) → 학습할 값 - 결정(값) 3. 분류 예측 프로세스 1) 데이터 세트 분리(학습 데이터 / 테스트 데이터) 2) 모델학습 3) 예측수행 4) 평가(결과 비교 및 정확도 평가) 4. 사이킷런 기반 프레임워크 학습 : fit() 예측 : predict() 1) 내장 예제 데이터셋 - datasets.lo..