■ 여러 데이터 비교를 위한 결과 HTML 수정 Jupyter Notebook을 이용하여 두 데이터를 비교해서 확인 하고 싶은 경우가 있다. 물론 두 데이터를 print() 함수와 display() 함수를 이용하여 수직적으로 확인할 수 있겠지만 데이터의 양이 많을 경우 수직적으로 나타내는 데이터는 확인이 어렵다. 아래 작업을 통해 HTML을 수정함으로써 데이터의 양이 많더라도 수평적으로 쉽게 데이터를 비교할 수 있다. ■ Source Code from IPython.display import display_html def display_side_by_side(*args): html_str='' for df in args: html_str += df.to_html() display_html(html_str..

■ 두 데이터프레임의 결과를 비교하기 위한 준비 display_side_by_side 함수는 여러데이터를 비교하기 위해 생성한 함수이다. (아래 링크에서 자세한 내용 확인) [Python] 여러 데이터 비교를 위한 결과 HTMl 수정 여러 데이터 비교를 위한 결과 HTMl 수정 Jupyter Notebook을 이용하여 두 데이터를 비교해서 확인 하고 싶은 경우가 있다. 물론 두 데이터를 print() 함수와 display() 함수를 이용하여 수직적으로 확인할 hyunmin1906.tistory.com Soruce Code hyunmin94/hyunmin Contribute to hyunmin94/hyunmin development by creating an account on GitHub. github...

※ 결과 비교를 위한 html 수정 from IPython.display import display_html def display_side_by_side(*args): html_str='' for df in args: html_str += df.to_html() display_html(html_str.replace('table','table style="display:inline"'), raw=True) ※ 기준 DataFrame데이터 준비 import pandas as pd # 실습할 판다스 버전: 1.0.1 data = {"name": ["Atom", "John", "Park", "Kim"], "weight": [50, 60, 80, 30], "height": [150,180,170,200]} peo..

■ CSV 파일 쓰기(저장) {파일이름} : 파일의 경로와 이름을 지정 {데이터} : 배열,리스트, 데이터프레임 등 여러데이터 형식의 데이터 입력 가능 {데이터 형식} : 정규 표현식으로 데이터의 형식을 지정한다 {데이터간 구분자} : 파일에 입력하고자 하는 데이터간의 구분자를 지정 numpy.savetxt({파일이름}, {데이터}, fmt={데이터 형식}, delimiter={데이터간 구분자}) ▶ 설치 경로에 파일 확인 ▶ 파일 데이터 확인 정수타입의 데이터 이며, 반점(,)을 구분자로 작성된 데이터를 확인가능 ■ CSV 파일 읽기(불러오기) ▶ 파일 데이터 확인 ▶ CSV파일 읽기 {파일 이름} : 읽고자하는 파일의 경로와 이름을 지정 {구분자} : 읽고자하는 파일의 구분자와 동일하게 지정한다 {데..

■ 리스트 슬라이싱 [리스트] 데이터 확인 [리스트] 슬라이싱 1) listObj[:끝 인덱스] 예시) index 가 0 이상 3미만의 데이터 추출 2) listObj[시작 인덱스:] 예시) index 가 2 이상부터 마지막인덱스까지의 데이터 추출 3) listObj[시작 인덱스 : 끝인덱스] 예시) index 가 1 이상부터 마지막 인덱스 전까지의 데이터 추출 ■ 배열 슬라이싱 [배열] 데이터 확인 [배열] 슬라이싱 1) arrObj[시작인덱스: 끝인덱스] 예시) index가 0 이상 2 미만의 데이터 추출 ※ 도움말 arr[0] = [1,2,3] arr[1] = [4,5,6] arr[2] = [7,8,9] 2) arrObj[행 시작index: 행 끝index, 열 시작index: 열 끝index] 예..

■ 리스트 데이터 인덱싱 [리스트] 데이터 확인 [리스트] 인덱싱 예시) 6 추출 list[1] = [4, 5, 6] list[1][0] = 4 list[1][1] = 5 list[1][2] = 6 ■ 배열 데이터 인덱싱 [배열] 데이터 확인 [배열] 인덱싱 예시) 6 추출 1) arrObj[행 인덱스][열 인덱스] 2) arrObj[행 인덱스, 열 인덱스] 3) arrObj[[행 인덱스, 열 인덱스]] 예시) 배열형식으로 6 추출 ■ 데이터프레임 데이터 인덱싱 [데이터프레임] 데이터 확인 [데이터프레임] 인덱싱 예시) 6 추출 1) DataFrameObj[열 이름][행 이름] 2) DataFrameObj.loc[행 이름][열 이름] 3) DataFrameObj.loc[행 이름, 열 이름] 4) Data..