axis

axis는 배열의 축이라는 의미를 가지고 있다. 이 배열의 축은 차원이 하나 늘어날수록 값이 바뀌는데 리스트(1차원)만 있을때는 axis = 0만 있다. 2차원은 세로는 axis = 0 가로는 axis = 1 이런식으로 점점 값이 1씩 늘어난다. 바깥쪽 리스트가 axis = 0 이고 안쪽으로 들어가면 들어갈수록 axis 값이 1씩 늘어난다.

reshape

nd.reshape(newshape, order='C')

• newshape : 새로운 모양을 나타내는 튜플이다. 원하는 차원을 명시한다. 예를 들어(2,3)는 2행 3열의 배열을 의미합니다.
• order : 데이터를 읽고 쓰는 순서입니다. 기본값은 'C'로 행 우선(row-major) 순서로 데이터가 배치되며 'F'는 열 우선(column-major) 순서를 의미합니다.

import numpy as np
a = np.arange(6) # 1차원 배열 생성
print("A:", a)
b = a.reshape((2, 3)) # 2차원 배열 생성
print("B", b)

이런식으로 사용된다.

max,min

• max는 iterable에서 가장 큰 항목이나 두 개 이상의 인자 중 가장 큰 것을 돌려준다. 만약 여러 항목이 최댓값이면, 함수는 처음 만난 항목을 돌려준다.

  x = [1, 2, 3, 4, 5]
  max(x)
  5

.min

• min은 lterable에서 가장 작은 항목이나 두 개 이상의 인자 중 가장 작은 것을 돌려줍니다.

  x = [1, 2, 3, 4, 5]
  min(x)
  1

  pandas

  pandas는 파이썬 데이터 처리를 위한 라이브러리이다. 파이썬을 이용한 데이터 분석과 같은 작업에서 필수 라이브러리로 알려져있다.

pandas의 데이터 구조

• 시리즈(Series)
• 데이터프레임(DataFrame)

- 시리즈(Series)

• 시리즈 클래스는 1차원의 배열의 값(Values)에 각 값에 대응되는 인덱스(Index)를 부여할 수 있는 구조를 가지고 있다.

sr =pd.Series([1,2,3,4,5], index = ['a','b','c','d','e'])
print(sr)
=======결과값
a 1
b 2
c 3
d 4
e 5
dtype: int64

- 데이터프레임(DataFrame)

데이터프레임은 2차원 리스트를 매개변수로 전달합니다. 2차원이므로 행방향 인덱스(Index)와 열방향 인덱스(column)가 존재합니다. 시리즈가 인덱스와 값으로 구성된다면, 데이터프레임은 열까지 추가되어 열,인덱스,값으로 구성됩니다.

values = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
index = ['one','two','three']
column = ['A','B','C']
df = pd.DataFrame(values,index=index,columns=column)
print(df)
=========결과값
A B C
one 1 2 3
two 4 5 6
three 7 8 9

df = pd.DataFrame(data, columns=['학번', '이름', '점수'])

처럼 중간에 열의 이름을 추가해주는 방법도 있다.

- 데이터프레임 조회하기

• df.head(n) - 앞 부분을 n개만 보기
• df.tail(n) - 뒷 부분을 n개만 보기
• df['열이름'] - 해당되는 열을 확인

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주말에 해야할거

• 전체적으로 한번 복습 이후 취약한 부분 찾아서 다시 코드 연습하기.
• 새로 배운것들 한번씩 코드로 다시 작성해보기.
• 제일 많이 사용하는 while,for,if 보강