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Numpy 인덱싱과 슬라이싱

1차원 ndarray Numpy의 기본 자료형 ndarray의 기본적인 인덱싱과 슬라이싱은 List 객체와 동일하다. x1 = np.array([ 1, 3, 5, 7, 9]) x1[0] # 1 x1[3] # 7 x1[-1] # 9 x1[-2] # 7 x1[1:3] # [3, 5] 2차원 ndarray 2차원 리스트 배열에서의 indexing은 x[i][j] 형태로 가능한 것처럼, 2차원 ndarray 배열에서의 indexing은 x[i, j] 형태로 가능하다. 이때 i는 행, j는 열을 의미한다. 먼저 np.random.random로 (10, 5) 크기의 ndarray를 생성한다. x2 = np.random.random(size = (10, 5)) x2 기본적으로 ndarray 객체를 인덱싱을 할 경우,..
데이터 분석 & 시각화/Numpy 2021. 1. 12. 02:38
Pandas(판다스) 기본 실습 - 3 ( 인덱스)

인덱스 판다스에서 인덱스는 없어서는 안될 필수적인 요소이다. 파일을 로딩해서 .index 매서드를 통해서 인덱스를 가져올 수 있다. 이 때, 1차원 array 형태가 반환되고, ndarray처럼 단일 값을 반환하거나, 슬라이싱 하는 것도 가능하다. import pandas as pd import numpy as np #원본 파일 다시 로딩 titnaic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv') #Index 객체 추출 indexes = titanic_df.index print(indexes) #Index 객체를 실제 값 array로 변환 print('Index 객체 array 값 : \n', indexes.values) print(type(indexes.values)) print..
데이터 분석 & 시각화/Pandas 2020. 8. 19. 21:29