DeepHive :: BeeHive

판다스(Pandas)의 시리즈(Series)는 1차원 데이터 구조로, 인덱스(index)와 값(value)으로 구성된 데이터를 담는 객체입니다. Series 는 열(column) 또는 변수(variable)를 나타내는 데에 자주 사용됩니다. Series 는 NumPy 배열과 유사하며, 인덱스를 통해 각 값에 접근할 수 있습니다. Series 의 특징 Series 는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. 값의 정렬: 시리즈는 값의 정렬을 지원합니다. 기본적으로 인덱스에 따라 값이 정렬되어 있습니다. 유연한 인덱싱: 시리즈는 사용자가 지정한 인덱스를 사용하여 데이터에 접근할 수 있습니다. 인덱스는 숫자, 문자열 또는 기타 자료형으로 구성될 수 있습니다. 누락된 데이터 처리: 시리즈는 누락된 데이터를 표현하기..

파이썬의 NumPy 배열에서 요소를 삭제하는 방법에 대해 1차원 배열, 2차원 배열, 3차원 배열에 대한 예시를 들어 설명해드리겠습니다. 1. 1차원 배열에서 요소 삭제 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) new_arr = np.delete(arr, 2) print(new_arr) # 출력: [1, 2, 4, 5] np.delete() 함수를 사용하여 배열 arr에서 인덱스 2에 해당하는 요소를 삭제한 새로운 배열 new_arr을 생성합니다. 2. 2차원 배열에서 행 또는 열 삭제 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) new_arr = np.delete(arr, 1..

NumPy 배열은 데이터를 저장하는 데 사용되는 요소의 데이터 타입(dtype)을 가집니다. NumPy는 다양한 데이터 타입을 지원하며, 이를 사용자가 명시적으로 지정할 수 있습니다. 1.int 타입 예시 import numpy as np arr_int = np.array([1, 2, 3]) arr_int.dtype # 출력: int64 dtype 속성을 통해 배열의 데이터 타입을 알 수 있습니다. 2.float 타입 예시 import numpy as np arr_float = np.array([1.0, 2.5, 3.7]) print(arr_float.dtype) # 출력: float64 위의 예시에서 arr_float 배열은 64비트 부동 소수점(float64) 데이터 타입을 갖습니다. 부동 소수점 데..

NumPy 배열은 동일한 유형의 요소를 포함하는 그리드로, 다차원 데이터를 효과적으로 저장하고 처리하는 데 사용됩니다. NumPy 배열은 메모리에 연속적으로 저장되며, 빠른 연산과 벡터화된 연산을 지원하여 데이터 과학 및 수치 계산에 매우 유용합니다. 1차원 배열 import numpy as np arr_id = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr_id) 1차원 배열은 요소가 한 줄로 나열된 형태입니다. 위의 예시에서 arr_1d는 1부터 5까지의 정수로 구성된 1차원 배열입니다. 2차원 배열 import numpy as np arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr_2d) # 출력: # [[1 2 3] # [4 5 6]] ..

pop() 메서드는 딕셔너리에서 주어진 키(key)를 삭제하고 해당 키의 값을 반환하는 메서드입니다. 이를 통해 딕셔너리에서 특정 키를 제거할 수 있습니다. pop() 메서드를 사용하여 딕셔너리에서 키를 제거하는 예시입니다. my_dict = {'name': 'John', 'age': 25, 'city': 'New York'} age_value = my_dict.pop('age') print(my_dict) print(age_value) 위의 코드에서 my_dict.pop('age')를 사용하여 'age' 키를 삭제하고 해당 값인 25를 반환합니다. pop() 메서드는 삭제된 키의 값을 반환하기 때문에 age_value 변수에 저장하여 이후에 사용할 수 있습니다. pop() 메서드의 활용 /키 값의 수정..