텍스트 파일 한 줄 씩 읽기 readline(), readlines()

1. readline() : 개행 문자를 기준으로 한 줄 씩 읽기 f= open('dream.txt','r') f.readline() 'I have a dream a song to sing\n' f.readline() 'to help me cope with anything\n' f.readline(-1) 'if you see the wonder of a fairy tale\n' 2. readlines() : 개행 문자를 기준으로 전체을 읽고 한 줄씩 리스트로 반환하기 f.readlines() ['you can take the future even\n', 'if you fail I believe in angels\n', 'something good in everything']

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• · 2021. 12. 24.
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open() 함수로 텍스트 파일 읽기/쓰기/추가하기/만들기

1. 파일 읽기 파이썬에서는 텍스트 파일을 다루기 위해 open() 함수 사용 f= open("파일명","파일 열기 모드") f.close 파일 열기 모드 -> r : 읽기모드 / w : 쓰기모드 / a : 추가 모드 - 파일의 마지막에 새로운 내용 추가 # 읽기 모드로 "dream.txt" 텍스트 파일 열기 f = open("dream.txt", "r") # 파일 객체 f에 파일 정보 저장 contents = f.read() # read() 함수로 해당 파일의 텍스트를 읽어서 변수에 저장 print(contents) # 저장된 변수 출력 f.close() # close() 함수로 파일 종료 I have a dream a song to sing to help me cope with anything if ..

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• · 2021. 12. 24.
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예외 처리 구문 : try-except 구문

1. try-except문 파이썬 예외 처리의 기본구문 try: 예외 발생 가능 코드 except 예외 타입: 예외 발생 시 실행되는 코드 # 얘만 알고 있으면 됨 : 크롤링할 때 쓰임 for i in range(10): try: print(10 / i) except ZeroDivisionError: print("Not divided by 0") Not divided by 0 10.0 5.0 3.3333333333333335 2.5 2.0 1.6666666666666667 1.4285714285714286 1.25 1.1111111111111112 2. raise문 try-except문과 달리 필요할 때 예외를 발생시키는 코드 에러가 발생헀을 때, 입력이 잘못된 것을 알려 주면서 종료하는 것 raise ..

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• · 2021. 12. 24.
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파이썬 스타일 코드 2

1. 람다함수 함수의 이름 없이, 함수처럼 사용할 수 있는 익명의 함수 - 앞에는 매개변수의 이름, 뒤에는 매개변수가 반환하는 결과값 작성 - 람다는 직관적이지 않기 때문에 추천되는 방법은 아니다. 코드를 알아볼 수 있는 정도만 공부한다. # 일반적인 함수 def f(x, y): return x + y f(1, 4) # 람다 함수 f = lambda x,y : x+y print(f(1,4)) 2. 맵리듀스 1) map() 함수 : 연속데이터를 저장하는 시퀀스 자료형에서 요소마다 같은 기능을 적용할 때 사용 - list를 붙여야 리스트로 반환 (generator 개념 강화) - 람다, map 함수보다 리스트 컴프리헨션이 권장되고 있음 # 람다함수와 맵함수 이용 ex = [1,3,5,7,9] a = lamb..

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• · 2021. 12. 23.
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객체 지향 프로그래밍

객체 지향 프로그래밍(OOP : Object Oriented Programming) 기능을 묶은 하나의 단일 프로그램을 객체라는 코드에 넣어 다른 프로그래머가 재사용할 수 있게 하는 기법 1. 객체, 인스턴스, 클래스 객체(Object) : 실생활에 존재하는 물건 또는 개념 속성 : 객체가 가지고 있는 변수 행동 : 객체가 실제로 작동할 수 있는 함수, 메서드 클래스(Class) : 객체를 생성하는 설계도 인스턴스(Instance) : 여러 속성을 클래스에 담아 실제 생성되는 구체적인 객체 2. 클래스 구현하기 클래스 선언 : 클래스 예약어 클래스 이름 (상속받는 객체명) → class SoccerPlayer(object) 속성의 선언(속성) : __int__ ()함수 : 이 클래스에서 사용할 속성(변수..

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• · 2021. 12. 23.
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pandas 데이터프레임에 컬럼 추가/제거 df['column'] ="Value" df.drop('column', axis=1, inplace=)

Dataframe에서 컬럼을 추가하고 제거하는 방법 정리하기. * 초기 Dataframe 1. 데이터프레임에 컬럼 추가 1) 모든 행이 같은 값을 가지는 열 추가 : 임의의 초기 값을 갖는 열을 추가할 때 유용함 df['column'] ="Value" 기존 data frame에 모든 행이 UK를 가지는 Country 칼럼을 추가 df['Country'] = "UK" 2) 각가 다른 값을 가지는 array를 dataframe에 column으로 추가 height = np.random.randint(150,200, size=891) : numpy 난수 발생 메서드를 이용하여 891개 항목의 array 생성 (numpy 난수 생성 참고 https://codetorial.net/numpy/random.html) ..

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• · 2021. 12. 22.
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파이썬 스타일 코드

파이썬 스타일 코드 : 파이썬에서 제공하는 함수, 문법들을 이용해서 코딩하는 것 - 종류 : split 함수, join 함수, list comprehension, enumerate 함수, zip함수, map함수, reduce함수 1. 문자열의 분리와 결합 : text 데이터 분석에 중요한 함수 split() : 문자열을 분리해서 리스트로 반환 join() : 리스트의 각 값을 결합하여 문자열로 반환 2. 리스트 컴프리헨션(list comprehension) : 리스트 안에 for문을 포함하여 간결하고 빠르게 for문 수행-> 가독성 good → 리스트와 for문 및 조건문을 함께 작성하여 가독성을 높인다 1) 필터링(filtering) : if문과 함께 사용하는 리스트 컴프리헨션 2) 중첩 반복문 3) ..

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• · 2021. 12. 22.
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자료구조 정리

자료 구조 : 특징이 있는 정보를 효율적으로 저장 및 반환하는 작업 파이썬의 자료구조 : 리스트/스택/큐/튜플/세트/딕셔너리/collections 모듈 등이 있음 데이터 엔지니어링, 사이언스 분야에서는 심도 깊은 이해가 필요한 분야 스택(stack) - LIFO ->Last In First Out : 마지막에 들어간 데이터가 가장 먼저 나오는 형태 - append(item) : 맨 끝에 항목 저장 - pop(index) : 인덱스를 인자로 데이터 추출(삭제) / default는 맨 마지막 항목 추출 * "_" 기호 : 해당 반복문에서 생성되는 값은 코드에 사용 하지 않음 -> 매개변수의 의미 없음 큐(que) - FIFO : 먼저 들어간 데이터가 가장 먼저 나오는 형태 - 스택과 반대 튜플(tuple) ..

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• · 2021. 12. 22.
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2. Selection

1. Getting : 컬럼 데이터 나타내기 - df['칼럼명'], df.칼럼명 : 하나의 칼럼을 series 형태로 가져오기 - df[['칼럼명1'],['칼럼명2]] : 다수의 칼럼을 data frame 형태로 가져오기 - df[0:2] : 행 인덱스로 데이터 프레임 슬라이싱 2. loc[] : Selection by label - 데이터프레임의 행이나 컬럼에 label이나 조건식으로 접근 - 행과 열의 lable을 통해 data frame 선택가능 * 행의 index를 이용, 아래의 titanic 자료는 행의 index가 행의 순서와 같기 떄문에 df.loc[0:3] 가능 -> 즉 0:3은 행의 순서가 아니다 * 아래의 자료는 행의 index가 dates 라는 날짜로 지정했기 때문에 오류가 발생한다...

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• · 2021. 12. 22.
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1. Viewing data

방대한 내용에 배웠던 내용은 자꾸 헷갈리고 손코딩 실력도 늘지 않고 있다. 이에 혼자 실습하면서 깊게 고민도 해보고 또 각종 메서드를 정리하기 위해 시작하였다. 링크의 10 minutes to pandas 에서 소개하는 목차를 따라가되 데이터 셋은 kaggle의 타이타닉 train 데이터 셋을 사용하여 실제로 직접 적용하고 이해를 넓히고자 한다. 헷갈리지 않는 내용은 짧게 코드만 정리하고 고민을 했던 부분과 중요하다고 생각되는 항목은 캡처를 통해 흔적을 남겨 놓으려 한다. 또한 메서드 자체를 독립적으로 포스팅할 필요가 있다고 생각되면 이 포스팅에서 가져와 살을 붙이는 방식을 취한다. 10 minutes to pandas — pandas 1.3.5 documentation Note While standar..

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• · 2021. 12. 22.
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