검색 본문
서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 FEMAIL 2001.01 출간 2000.12.3. (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
100.daum.net 백과사전 Femail Femail could refer to: a women's column in the Daily Mail a misspelling of the word "Female" an alternate spelling of the word "Female" used by some feminist writers, like femayle 백과사전 검색 더보기 출처: 영어 위키백과 dailymail.co.uk femail Femail The temperature was below freezing as I dropped my 14-year-old son off at Scout camp, just as he realised he'd left his sleeping bag at home. Did I jump in the car and do the hour-long round trip... 2023.04.07 웹문서 검색 더보기 Femail Australia Advertisement I lost 73kg and this is the delicious pasta dish that helped me shed the kilos - and the simple swaps everyone should make now A mum who lost 73kg has shared the simple and healthy... WATCH: TODAY'S TOP FEMAIL VIDEOS Advertisement Young mum-of-two with the 'deadliest cancer' in the country begs Aussies aged 25-44 not to ignore the little-known symptoms doctors mistook as a 'tummy bug': 'It's NOT an old man's... young0378.tistory.com 많이 금 간 개발자 파이썬(6)-Pandas(2) 9. 그룹화 groupby(): 데이터를 그룹으로 묶습니다. # groupby(): 데이터를 그룹으로 묶어 분석할 때 사용 df.groupby('group') df.groupby('group').count() df.groupby('group').mean(numeric_only=True) df.groupby('group').mean(['height','brand']) df.groupby('gender').mean(numeric_only=True) 문제 1 혈액형별로 그룹을 맺어, 키의 평균값을 확인 df.groupby('blood')['heigh 10. 중복값 제거하기 df['blood'] drop_duplicates(): 중복된 데이터를 제거합니다. # drop_duplicates(): 중복된 데이터를 제거 df['blood'].drop_duplicates() # keep='last' 옵션, 마지막 index기준 중복값 제거 df['blood'].drop_duplicates(keep='last') value_counts(): 해당 column에 대한 데이터의 갯수 반환 # value_counts(): 열의 각 값에 대한 데이터의 갯수를 반환, NaN은 생략 # 특히 데이터분석할 때 많이 사용함. 11. 데이터프레임 합치기 df1 = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT/5. 데이터 분석/데이터/idol.csv') df2 = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT/5. 데이터 분석/데이터/idol2.csv') concat([df1, df2]): df1과 df2을 합칩니다. df_copy = df1.copy() df_concat = pd.concat([df1, df_copy]) #axis=0 (기본값) -> 축:행 # reset_index(): ind 12. 등수 매기기 # rank(): 데이터프레임 또는 시리즈의 순위를 매기는 함수. 기본값은 ascending # 파생변수: 기존 행을 사용하여 새로운 열 만들기 df1['브랜드순위'] = df1['브랜드평판지수'].rank() df1 # 랭크 내림차순 df1['브랜드순위'] = df1['브랜드평판지수'].rank(ascending=False) df1 # astype(): 특정열의 자료형을 변경 df1['브랜드순위'] = df1['브랜드순위'].astype(int) df1 df1['브랜드순위'].dtypes 13. 날짜타입 사용하기 df.info() df['birthday'] to_datetime(): object -> datetime type 변환 # to_datetime(): object타입에서 datetime타입으로 변환 df['birthday'] = pd.to_datetime(df['birthday']) df['birthday'] # dt속성에서 year속성 df['birthday'].dt.year # dt속성에서 month속성 df['birthday'].dt.month # 날짜 df['birthday'].dt.day # 분 df['birthday']. 14. apply 사용하기 ML, DL할 때 많이 활용: 기계는 문자를 학습하지 못하기에, 숫자로 넣어줘야하기 때문(전처리 가공) 데이터 전처리: 사용하고 싶은 데이터만 수렴해서 축소화 Series나 DataFrame에 구체적인 로직을 적용하고 싶을 때 사용합니다. apply를 적용하기 위해서는 별도의 함수를 먼저 정의해야 합니다. 작성된 함수를 apply에 매개변수로 전달합니다. (js의 eventlistner?) # 성별이 남자는 1, 여자는 0으로 변환(loc이용) df.loc[df['성별'] == '남자', '성별'] = 1 df.loc[df['성별' 15. map 사용하기 딕셔너리를 통해 데이터와 같은 키의 값을 적용합니다. map() 함수는 Pandas에서 Series 객체에 대해 각 요소를 변환하는 데 사용되는 함수입니다. apply() 함수와 유사하지만, 주로 단일 열 또는 Series 객체에 적용됩니다. df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT/5. 데이터 분석/데이터/idol.csv') map_gender = {'남자':1, '여자':0} df['성별'].map(map_gender) df['New성별'] = df['성별'].map(ma 16. 데이터프레임의 산술연산 df = pd.DataFrame({ '파이썬': [60,70,80,86,95], '데이터분석': [40,60,70,55,87], '머신러닝딥러닝': [35,40,30,80,55] }) df df1 = pd.DataFrame({ '데이터분석': [40, 60, 70, 80, 35], '머신러닝딥러닝': [75, 65, 87, 80, 85] }) df2 = pd.DataFrame({ '데이터분석': [40, 60, 70, 80, 35], '머신러닝딥러닝': [75, 65, 87, 80 17. select_dtypes select_dtypes() 함수는 Pandas 라이브러리에서 데이터프레임의 특정 데이터 타입을 가진 열만 선택하는 데 사용됩니다. 이 함수는 데이터 타입을 기준으로 열을 필터링하여 새로운 데이터프레임을 반환합니다. df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT/5. 데이터 분석/데이터/idol.csv') df.info() # 문자열 column만 가져오기 df.select_dtypes(include='object') # 문자열 column만 빼고 가져오기 df.select_dty 18. 원 핫 인코딩(One Hot Encoding) 원 핫 인코딩은 한개의 요소는 1, 나머지 요소는 0으로 만들어 카테고리형을 표현하는 방법 = 범주형 데이터를 이진 벡터로 변환하는 기법입니다. 문자를 숫자로 바꿔주기: 일반적인 숫자와 구분하기 위해, 카테고리 숫자를 써주기 ML에서 필수적인 전처리 과정 다른말론 Label Encoding 예) df['혈액형'] 머신러닝/딥러닝 알고리즘에 넣어 데이터를 예측하려고 한다면 라벨 인코딩을 하여 수치 데이터로 변환 컴퓨터는 값들간의 관계를 스스로 형성하게 될 수 있다. 만약 B형은 1, AB형이 2라는 값을 가지고 있다면 컴퓨터는 'B형 55 groupby(): 데이터를 그룹으로 묶습니다. # groupby(): 데이터를 그룹으로 묶어 분석할 때 사용 df.groupby('group') df.groupby('group').count() df.groupby('group').mean(numeric_only=True) df.groupby('group').mean(['height','brand']) df.groupby('gender').mean(numeric_only=True) 문제 1 혈액형별로 그룹을 맺어, 키의 평균값을 확인 df.groupby('blood')['heigh 그룹화 통계함수 중복값 제거 pandas One hot encoding 원 핫 인코딩 데이터프레임 합치기 2024.05.27 블로그 검색 더보기 gall.dcinside.com board lostark ai ai 프롬프트 sexy, long hair, silver hair, femail, short scurt, panties, smile, sweat 네거티브 프롬프트 샘플링 DPM++ 2M Karras 스타일 None 2024.04.24 전체보기 여동생 있는데 히토미에서 근친 매일 챙겨보면 뭐임? femail:sister 태그 검색하는게 하루 일과 시작인데 ㅤ ceiling, short_hair, arms_behind_head, white_footwear, 2boys, from_below, short_sleeves, solo_focus, femail, lying, bench, spread legs, 네거티브 프롬프트 man, 샘플링 DPM++ 2M a Karras 스타일 None wrecoring.tistory.com Record_Ing 빅데이터 분석 도구 R (2) 5 lee","lee","kim") vf<-factor(v) vf [1] kim kim han lee lee kim Levels: han kim lee class(vf) [1] "factor" summary(df) gender height weight age femail :2 Min, :159.0 Min. :49 Min. :25.00 mail :1 ... 산술 연산자(Arithmetic Operators) a<-c(6,7) b<-c(4,3) a+b [1] 10 10 # 6+4 7+3 a-b [1] 2 4 # 6-4 7-3... 2024.04.20 gasengi.com board “10년은 젊어 보인다”…김건희 여사 외모 나이에 깜짝 놀란 영국 젊어 보인다고 말했다”고 21일(현지시간) 보도했다. 데일리메일에 따르면 현지의 한 피부과 전문의는 FEMAIL과의 인터뷰에서 “나이를 거스르는 놀라운 외모는 다양한 비침습적 미용 치료 덕분일 수 있다”며... 2023.11.22 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 story.kakao.com 루루부띠끄 루루부띠끄 - 카카오스토리 15 베스트 아이보리 밍크 권장사이즈 ~날씬66 가슴둘레 94 길이70센치 Femail 색상 크림베이지 등급 ***** 뒷라인윽 폭이 많이 들어간 에이라인입니다 밍크컨디션 무척 부드러워요 실제색상이 좀더 밝아요 450000... 2023.12.04 카카오스토리 검색 더보기 rudaks.tistory.com [루닥스 블로그] 연습만이 살길이다 [react] form을 다루는 5가지 방법 3 name="password" /> </div> <div className="control"> <label>Gender</label> <select name="gender"> <option value="male">Male</option> <option value="femail">Female</option> <option value="other">Other</option> </select> </div> <div className="control"> <label>Quantity</label> <input type="radio... react form 2024.03.12 티스토리 검색 더보기 brunch.co.kr Norah 광기의 시대 지어도 인물이 반반하거나 내 편이면 무조건 지지해주고, 진리에 충실하기 보다는 교주에게 엎어지고, 소수와 약자는 늘 선하고 옳다고 여기는 등, 아무리 femail, fashion, feeling의 3F시대라지만 도를 넘어선 감정 잔치때문에 논리적인 사람은 꼰대나 비정상인이 되어버렸다. 물론 사람이기에 감성, 감정을 배제하고... 감정 갈등 감성 2024.05.12 브런치스토리 검색 더보기
FEMAIL www.femailforever.com 웹수집 Women's Gifts Catalog - Unique Gifts for Women - Femail Creations www.femailcreations.com/ 웹수집 gifts and even personalized gifts. At Femail Creations find the perfect unique gift that always... 임신.출산.산후조리 cafe.daum.net/femail Daum 카페 안녕하세요 저희카페를 찾아주셔서 감사드립니다 저희카페는 임신출산육아 그리고 성.더불어 생활법률등... 사이트 더보기
서비스 안내 Melon Company가 운영하는 음악 서비스입니다. 다른 사이트 더보기 Alles im Lot Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Some Say the Devill is Dead / La Pintievere Cotillion / The Femail Sailor / The Emperor of the Moon (Dance Tunes) Early Music New York 앨범 Colonial Ca... 2010.10.01. Femail The Oohs 앨범 Ear Candy 2000.01.01. Femail Rap (Feat. Viktor Hektar) Gambrz Reprs 앨범 Ministerstv... 2013.03.01. Karl May Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Yoga Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Susses Nichts Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Warum muss ich weinen? Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Deep in the Night (Fe-Mail Plastic & Silver Remix) Cotton Ferox 앨범 Defragmental 2007.07.01. Mitten im Leben Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Ganz vergessen Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Mis Soledurn Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Gummibaren Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Der Kuss Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Wo willst du hin? Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Ode an die Liebe Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Lieber Wind Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Verruckt Fe-Mail & Band 앨범 Gar nichts ... 2015.09.06. Chain Mail Insightful 앨범 FE 2012.10.20.