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[Python/pandas] 컬럼마다 적절한 데이터 형태로 값을 바꾸고 싶을 때 - infer_objects() 데이터프레임에서 입력한 값과 dtype을 통해 확인한 값이 다를 때가 있다. 그 중에서도 object 타입으로 되어 있을 때, 데이터프레임 infer_objects()가 적절한 데이터타입을 추천해준다. (사실 추천이라기 보단 추측해서 제안하는 것이다) DataFrame.infer_objects() 리턴값 입력한 컬럼의 변환된 데이터 타입이 반환된다. 예시로 살펴보자! df = pd.DataFrame({'int': ["a",1, 2,]}) df 먼저 문자와 숫자가 섞인 int라는 이름의 컬럼을 데이터프레임에 만든다. df.iloc[1:].dtypes a가 있는 행을 제외한 나머지 두 행만 뽑아 데이터 타입을 검색해보면 int가 아닌 object 타입으로 설정된 것을 볼 수 있다. df.iloc[1:].in..
[Pandas] 데이터 프레임에서 원하는 데이터 타입 컬럼만 추출하기 - select_dtypes 데이터 프레임 컬럼 추출 작업을 하다보면 원하는 데이터 타입의 컬럼을 뽑고 싶을 때가 있다. 그럴 때 사용할 수 있는 것이 "select_dtypes"이다. DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) 파라미터 : include, exclude 포함하거나 (include), 제외할 (exclude) 데이터 타입을 작성한다. 두 값 중 하나는 무조건 할당되어야 하며, 중복될 수 없다. 리턴값 : Dataframe 파라미터 조건에 맞는 컬럼이 데이터프레임으로 만들어져 데이터프레임 타입으로 반환된다. 에러 발생 1. 파라미터로 아무 값도 주지 않았을 때 (include와 exclude 모두 지정하지 않은 채 select_dtype()으로 실행했을 때) 2. in..
[정보처리기사] 정보처리기사 한 번에 합격한 썰...(feat. 벌써 일년) 아마 내 인생의 큰 터닝 포인트는 대만 워홀인 것 같다. 예정보다 늘어났다가 예정보다 빨리 돌아와서 인생이 완전 다른 방향으로 전개된 경향이 크기 때문.. ㅋㅋㅋㅋ 정보처리기사도 조기 귀국으로 인해 좀 더 일찍 보게 된 것도 있다. 때는 바야흐로 6월 중순. hsk 5급 시험을 계획하던 중 2021년 정보처리기사 마지막 시험이 8월 중순에 열린다는 것을 알게 되었고, hsk 시험 본 뒤 3주 빡세게 필기 공부하면 될 스케줄이 나왔다. 주변 컴공 지인들이나 이미 취득한 사람들한테 물어봐도 금방 딸 수 있는거라길래 일단 못먹어도 고를 했다. 그리고 혼자서 3주 내내 매일매일 하기는 어려울 것 같아서 함께 할 메이트를 구해 매일매일 정해진 분량만큼 인증하는 소소한 스터디도 진행했다. 기본 베이스 여러 포스팅에..
[Data Analysis] Uber Trips Analysis using Python 본 포스팅은 아래 링크의 내용을 기반으로 작성되었습니다. Uber Trips Analysis using Python In this article, I will take you through Uber trips analysis using Python. Data Science Project on Uber Trips analysis using Python. thecleverprogrammer.com 이번 포스팅은 우버의 주행 을 분석해보는 내용입니다. 먼저 필요한 패키지를 설치합니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 데이터 처리를 위한 판다스, 시각화를 위한 matplotlib, seaborn을 import합니..
[pandas] Dataframe shift()로 다음 행에서 현재 행에 값 가져오기 (행 위치 바꾸기) 데이터 정제를 하다보면 다음 행의 값을 현재 행에 추가해야 하는 일이 생긴다. unique_id time next_time 1 10-28 ?? 2 10-29 ?? 3 10-29 ??? 이럴 때 사용하는게 shift 메소드이다! shift - 데이터프레임에 적용하여 원하는 수만큼 행/열을 이동할 수 있다. - 사용하는 파라미터 periods : 숫자로 입력하며, 이동할 크기를 지정한다 (필수) freq : 인덱스 이동 시키고 싶을 때 입력 양수 : 위의 값 음수 : 아래의 값 axis : 행(axis=0)으로 할지, 열(axis=1)로 할지 지정 fill_values : 빈칸에 채울 값 (결측치 값) 그래서 데이터프레임에서 다음행을 가져오기 위해서는 periods의 값을 -1로 하게 될 경우 원하는 결과를..
[수강 후기] 인공지능 사관학교 AIFFEL 구 강남 현 쏘카(Socar) 캠퍼스에서 살아 돌아온 후기 2022년 상반기는 온통 아이펠이었따...★ 아이펠을 수강하게 된 계기를 간단하게 풀자면! 2021년 하반기에 급하게 대만에서 귀국하고 한국에서 뭐 하고 먹고살지 엄~~~~청 고민하면서 이것저것 하던 중에 아이펠 수료생인 친구가 한 번 해보는거 어떠냐고 해서 후다닥 신청서 작성해서 면접보고 합격해서 시작하게 되었다. (역시 인생은 얼렁뚱땅이 최곤가,,ㅎ) 본론에 들어가기 앞서 포스팅 내용은 이미 수강 종료 4개월 뒤에 작성하고 있고, 주관적인 생각이니 이런 사람도 있었구나~ 하는 정도만 참고해주면 좋을 것 같다. 왜냐면 기수랑 캠퍼스랑 지역마다 운영방식도 조금씩 다르고 모두의 백그라운드는 다르기 때문,,! 일단 결론부터 이야기하자면 6개월동안 찐으로 몰입해서 기존에 공부했던 내용 복습하고 몰랐던 부분 스..
[Khan Academy] Changing coordinate systems to help find a transformation matrix(변환한 좌표계는 변환행렬 찾기에 도움이 된다) 이번시간에는 변환된 좌표계가 변환행렬 찾기에 유용함을 알아본다. 여기 직선 L이 주어졌다. 직선 L을 기준으로 변환 T를 통해 벡터 x와 v를 변환 시켰다. 표준좌표계에서 변환행렬을 구하기 위해선 변환 T에 2차원의 표준 좌표를 넣어준다. (2차원에서의 변환인 경우) 하지만 이는 표준기저좌표계에서 쉽게 변환행렬을 구할 수 있는 것이다. 좌표평면에 그린 변환을 다시 보면, $\vec{v_1}$과 $vec{v_2}$가 직교이며, 이는 두 벡터가 기저벡터일 때 $\vec{v_2}$ 기준으로 이뤄지는 반사라고 볼 수 있다 이전 시간에 봤던 기저 변환에서의 변환 관계를 다시 살펴보자. 이 때 새로운 좌표계에서의 변환행렬을 다르게 구하는 방법을 알아보자. 위에서 주어진 두 벡터를 기저로 하는 좌표계로 변환을 해보자..
[Khan Academy] Alternate basis transformation matrix example part 2(번갈아 생기는 기저변환의 예제 2) 이번시간에는 공식을 통해 기저변환에서의 변환 T를 위한 행렬 D가 올바르게 구해진 것인지 알아본다. 2차원의 기저가 주어지고 이에 대한 변환 행렬, 역행렬, 변환 T가 주어졌다. 이제 벡터 x를 통해 비표준좌표계에서의 변환행렬 D가 올바르게 구해진 것인지 알아본다. 벡터 x로 변환 T를 한 뒤 연산 결과, B에 대한 좌표계로 변환한 벡터 x를 구하였다. 변환 T를 비표준 좌표계에서 나타낸 결과와 비표준 좌표계에서의 벡터 x를 비표준 좌표계에서의 변환 T로 나타내는 구조를 보여준다. 따라서 공식을 통해 구한 D가 올바르다는 것을 알 수 있다. 그렇다면 기저변환을 왜 하는 것일까? 기저 변환은 알맞은 좌표계를 찾는 것이다. 행렬 연산은 행렬이 많고 커질 수록 복잡해 지는데, 이를 기저를 통한 좌표계 변환으로..

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