학습 내용
- Python 데이터 관련 함수 사용 이해
학습 목표
- 데이터 분석을 위해 필요한 Python 데이터 관련 함수를 확인할 수 있다.
+) 실습 사이트
https://jupyter.org/try-jupyter/lab/
Why Python?
- AI 패키지, 라이브러리 활용
- 데이터 분석, 전처리를 보다 직관적이고 쉽게
- AI 알고리즘 활용 호환(Tensorflow, Keras, ...)
데이터 관련 함수들
- Tuple
- Slicing
- List
- Indexing
- Dictionary
1. Python 데이터 관련 함수 사용 이해
indexing
- 사전적으로 무엇인가를 "가리킨다"
즉, 특정한 값을 뽑아내는 역할
indexing 예시
indexing의 형태
- Python은 숫자를 0부터 셈
- X[0]는 'R'을, X[-1]은 "!"를 불러올 수 있음.
뒤에서부터 읽는 경우는 -를 붙여줌.
다만 문자를 세는 경우 0과 -0은 같은 것이기 때문에 똑같은 값을 보여줌. - X[-2]는 'y'를. X[-6]는 'a'를 불러옴.
Slicing
- 사전적으로는 무엇인가를 "잘라낸다"
한문자만이 아니라 단어를 뽑아내는 방법
Slicing 예시
Slicing의 형태
-
X[시작번호:끝번호]
: 번호를 저장할 떄 끝번호에 해당하는 것은 포함하지 않음 -
X[시작번호:끝번호]에서 끝번호를 생략하면 시작번호부터 그 문자열의 끝까지 뽑아냄
ex) X[12:] → built in a day! -
X[시작번호:끝번호]에서 시작번호를 생략하면 처음부터 끝번호까지 뽑아냄
ex) X[:7] → Rome is (0~6) -
X[시작번호: 끝번호]에서 시작번호와 끝번호를 생략하는 경우 처음부터 끝까지 뽑아냄
ex) X[:] → Rome is not built in a day! -
슬라이싱도 인덱싱과 마찬가지로 마이너스(-) 기호를 사용할 수 있다.
ex) X[12:-7] → built in
X[12]부터 X[-8]까지를 의미
2. Pandas 자료형
- 자료형: 프로그래밍을 할 때 쓰이는 숫자, 문자열 등 자료 형태로 사용하는 모든 것
- 자료형은 데이터를 이해하는데 가장 기본이자 중요한 요소입니다.
자료형의 종류
- String : 문자형
- integer : 정수형
- float : 실수형
List 자료형
- 순서대로 정리된 항목들을 담는 구조
(특정 데이터를 반복적으로 처리하는데 특화) - 리스트는 []으로 감싸주고 각 요소는 (,)로 구분
List의 생성
-
리스트명 = [데이터, 데이터, 데이터,...]
ex) a = [1,2,3] -
리스트명 = list(range(시작값, 종료값, 증가or갑소))
ex) b = list(range(1,10,2))
List 관련 함수
- 리스트 변수 이름 뒤에 '.'를 붙여서 여러 가지 함수를 사용할 수 있음.
Tuple 자료형
- 리스트와 거의 유사하고 사용법도 동일함.
⊙ 리스트는 []으로 둘러싸지만 튜플은 ()으로 둘러쌈.
⊙ 리스트와 달리 요소들의 수정과 추가가 불가함.
Tuple의 생성
- 튜플명 = (데이터, 데이터, 데이터,...)
ex) a = (1,2,3) - 튜플명 = 데이터, 데이터, 데이터,...
ex) b = 1,2,3
Tuple의 장점
- 반복 처리 시 리스트에 비해 근소하게 빠름.
(연산량이 많은 경우 약간의 성능 향상) - 요소 변경이 불가하므로 딕셔너리의 키로 사용할 수 있음.
(리스트는 사용 불가) - 보안이 필요한 데이터를 보호하는데 주로 사용됨.
Dictionary 자료형
- 사전이 단어와 뜻으로 구성이 되는 것처럼, key와 value를 한쌍으로 갖는 자료형
Dictionary의 생성
- 딕셔너리명 = {key1:value1, key2:value2, key3:value3, ...}
ex) dic = {'name':'dany', 'phone':'01012341234', 'birth':'840101'}
※ 딕셔너리 key 값으로 튜플은 사용가능하지만 리스트는 사용 불가
Dictionary 관련 함수
- 리스트 고유함수 append, insert, pop, remove, sort는 사용할 수 없음.
List, Tuple, Dictionary 차이
- 리스트 : 순서대로 정리된 항목들을 담는 자료구조
- 튜플 : 리스트와 비슷하지만 수정이 불가능
- 딕셔너리 : key와 value로 구성되는 자료구조
