Tasha's devlog

#코드잇 데이터 사이언스 강의 듣는 중 - 판다스는 기본적으로 넘파이를 바탕으로 만들어서 발전시킨 것--> 외부 데이터 읽고 쓰기, 정리된 데이터 새로운 파일에 저장, 데이터 시각화 가능--> 넘파이보다 표 형식을 다루는 것에 능함. 넘파이는 복잡한 수학 연산을 할 때 사용.  - Pandas DataFrame: 2차원 형태의 데이터를 다루기 위한 자료형- Pandas Series: 1차원 형태의 데이터를 다루기 위한 자료형 --> dataframe은 사실상 여러 개의 series로 구성된 것. - 열: column --> 데이터의 특징 - 행: row/index --> 레코드 (각각에 대한 정보)  Numpy ArrayPandas DataFrame- 인덱스 값(숫자)로 칼럼을 표현- 2차원 넘파이 배열..

#코드잇 데이터 사이언스 강의 듣는 중 넘파이는 진짜 너무 편리해서파이썬은 for문으로 연산하려는 값을 하나씩 확인해줘야 하는 데 그냥 더 해주면 됨. #python...for i in range(len(array1)): array1[i] = array1[i] * 2#이걸 그냥 넘파이는 변수에다가 냅다 곱해주면 되고, 값을 저장하고 싶으면#변수 명을 주면 됨. #array1 = array1 * 2array1 * 2  - 불린 인덱싱 / 마스킹- 특정 조건에 따라 가리는 것을 의미함. - 불리안도 그냥 np.array에 확인하고 싶은 수식 여부만 작성하면 됨. array1 = np.array([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31])array1 > 4#해당 값은 전부 Tru..