1. Python
str 클래스
len(str) : 문자열의 길이를 반환
content.find(str) : content내 특정 문자열의 위치 반환
str.isdigit() : 숫자이면 True, 아니면 False
str.replace('strA', 'strB', n) : n개의 strA를 strB로 교체
str.split('s') : s를 구분자로 문자열을 분리하여 리스트로 반환
str.strip('s') : s값을 제거하여 반환
list 클래스
len(list) : 리스트의 아이템 갯수를 반환
sum(list) : 리스트 요소의 합
max(list)/min(list) : 리스트 내 최대값/최소값
list.count(n)
list.append(n)
list.remove(n)
min(list) : 리스트 내 최소값 반환
max(list) : 리스트 내 최대값 반환
enumerate(iterable): iterable한 데이터를 (데이터의 idx, 데이터의 값)으로 반환
숫자 관련
format(num,',') : 숫자 3자리마다 ',' 형식 삽입
format(num, '#b') : 2진수 변환
format(num, '#o') : 8진수 변환
format(num, '#x'): 16진수 변환
pow(13, 2)
round(n1, n2) : n1 숫자를 소숫점 n2 자리에서 반올림
random 모듈
random.randint(n1, n2) : n1부터 n2 까지의 정수 중 난수 1개 발생
random.sample(range(n1, n2+1), n3) : n1부터 n2 까지의 정수 중 난수 n3개 발생
random.shuffle(list): list의 순서를 랜덤으로 섞고 반환하는 함수
math 모듈
fabs(n) : n의 절댓값
ceil(n) : 올림
floor(n) : 내림
trunc(n) : 버림
gcd(n1, n2) : n1과 n2의 최대공약수
factorial(n) : 팩토리얼
sqrt(n) : n의 제곱근
time 모듈
localtime().tm_year
localtime().tm_mon
localtime().tm_mday
localtime().tm_hour
localtime().tm_min
localtime().tm_sec
localtime().tm_wday : 요일
datetime 모듈
datetime.datetime.today() : 년-월-일 시-분-초
datetime.datetime.today.year : 년
datetime.datetime.today.month : 월
datetime.datetime(y, m, d, h, m, s) : 날짜 데이터 반환
datetime.timedelta(days=n) : 날짜의 차이 데이터 반환
예) next_date = datetime.datetime(2022,01,01 10,0,0)
+ datetime.timedelta(days=10)날짜 관련
time.strftime('%Y-%m-%d %I:%M:%S %p')
Y : 년 / m : 월 / d : 일 / H : 시(24시) / I : 시(12시) / M : 분 / S : 초 / p : am or pm
sleep 모듈
sleep(n) : 다음 코드 실행을 n초 미루는 함수
data.isalpha() : 문자인지 판별하는 함수
포맷 문자열 형식
print(f'{ data : 0 > n }')
- 0 : 나머지 자리를 채우는 문자
- > : 오른쪽 정렬 / < : 왼쪽 정렬 / ^ : 중앙 정렬
- n : 총 자리수
2. Pandas
df.value_counts(ascending=False) : 특정 값을 카운트 하는 함수
df.groupby(col1)[col2].sum() : 컬럼1 별 컬럼2의 합
예)
df.groupby([col1, col2])[col3].count().reset_index(name = 'new_col')df.dropna(inplace=True)
df.shape : 행과 열의 수 반환
시리즈 → 데이터 프레임 변환 방법 :
series.reset_index()series.to_frame()
pd.crosstab(df.col1, df.col2) : col1을 index, col2를 column으로 하는 데이터 프레임 생성
