np.where(조건, , x, y): 배열 내에서 조건을 만족하는 요소의 위치(인덱스)를 찾는 데 사용.
np.where(df['열이름']>3): 그 열에서 3보다 큰 값만 선택
뒤의 x, y는 입력해도 되고 안해도 됨. 입력하면, 조건에 맞는 건 x로 바꾸고, 안맞는 건 y로 바꾼다.
np.where(welfare['sex'] == 9, np.nan, welfare['sex']): 9라는 이상치가 있으면 결측값으로 바꾸고, 아니면 기존의 값으로.
welfare['sex'] = np.where(welfare['sex'] == 1, 'male', 'female')sex가 1이면 male로, 아닌 건 female.로np.sqrt는 안의 요소에 대해 ^(1/2)를 거는 것. 즉, 제곱의 평균을 다시 1/2로 하는 함수.np.polyfit(x, y, 차수): 주어진 데이터에 대해 최소제곱법(least squares)로 가장 잘 맞는 다항식 계수를 계산해서, numpy 배열로 반환.np.poly1d(): 함수 다항식 계수를 통해서 다항식 객체(poly1d 객체) 생성. => 이 객체를 통해 다항식의 계산, 미분, 적분 등 다양한 연산 수행.
일본에서 일하는 게임 기획자. 시시해서 죽어버리지 않게, 재밌고 의미 있는 컨텐츠에 관심 있습니다. 그 도구로 데이터, AI도 찝적댑니다.