반응형 ○ 인공지능, 분석/20.10 NIPA_주가예측20 [NumPy] np.random.randint ndim : 차원 shape : 행렬 size : 갯수 dtype : 데이터 타입 x[3] : 4번째 원소 찾기 x[7] : 8번째 원소 찾기. 하지만 8번째 원소는 없기에 인덱스 에러 발생 x[0] = 10 : 0번째 원소의 값을 10으로 변경 arange(7) : 0이상 7미만까지 [1:] : 2번째 원소부터 끝까지 [:4] : 5번째 원소 미만(4번째 원소)까지 [::2] : 전체에서 2개씩 건너뛰기 2020. 10. 2. pandas / .loc .loc['행 조건', '열 조건]을 사용하면 조건부 데이터 추출이 가능합니다. 다음 문장을 살펴봅시다. df.loc[df['가격']>=100, :] 행 조건에 가격 열의 값이 100 이상인 조건을 지정했으므로, 해당 조건에 맞는 행들만 가져와집니다. 열 조건에 있는 :(콜론)은 조건을 지정하지 않고 모든 값을 가져온다는 뜻이므로, 가격이 100 이상인 행의 모든 값들을 가져온다는 뜻이 됩니다. import pandas as pd # 코로나 데이터를 불러옵니다. data_path = './data/corona_data.xlsx' corona_data = pd.read_excel(data_path) # 확진자가 10000명 이상인 시점부터의 모든 데이터를 추출합니다. confirmed_10000 = cor.. 2020. 9. 25. 이전 1 2 다음 반응형
