Chapter 2. Pandas 3편 : Time Series 머신러닝을 위한 Python 필수 라이브러리
2.2.10 데이터 로딩과 저장 2.2.10.1 파일 읽기 pandas에는 표 형식으로 되어있는 포맷으로 되어진 파일을 읽을 수 있도록 기능을 제공하고 있다. 그 중에서 주로 사용하는 read_csv와 read_table만 사용해보자. 해당 예제파일은 쉼표로 구분 되어있기 때문에 read_csv을 사용해서 dataframe으로 읽어올 수 있다. Read_table의 경우는 구분자를 쉼표로 지정해서 읽어올 수 있다. In [1]: !cat ex1.csv Out [2]: ,a,b,c,d 0,1,2,3,4 1,5,6,7,8 2,9,10,11,12 3,13,14,15,16 In [3]: df = pd.read_csv('ex1.csv', index_col = 0) In [4]: df Out [5]: abcd 01..
2022. 8. 25.
Chapter 2. Numpy 2편 : Time Series 머신러닝을 위한 Python 필수 라이브러리
1편에서는 array의 생성 방법과 타입 확인, 텐서 차원 등을 실습해 보았다면, 2편에서는 array를 직접 적용하여 실습해 보고자 한다. 2-4. numpy 인덱싱, 슬라이싱, 전치행렬 2-4-1. 인덱싱 인덱싱은 Python 리스트와 동일한 개념으로 사용되고, ‘,’(쉼표)를 통해 각 차원의 인덱스에 접근이 가능하다. 그리고 Ndarray에서 원하는 좌표 또는 특정 데이터만을 선택하는데 유용하게 사용된다. 이때 인덱싱을 할 때 0번부터 인덱스가 시작하는 것을 주의하고, 원하는 축을 지정하려면 axis를 통해 선택할 수 있다. 인덱싱 종류로는 '특정 데이터만 추출', '슬라이싱', '팬시 인덱싱', '불리언 인덱싱' 등이 있다. 인덱싱 및 슬라이싱 '특정 데이터만 추출'은 말 그대로 원하는 위치의 인..
2022. 7. 27.
