-
데이터 인덱싱과 선택 - Series데이터 분석/Pandas 2020. 6. 13. 11:07
NumPy 인덱싱 복습 NumPy 배열의 값에 접근하고 그 값을 설정하고 수정하는 메서드와 도구들 인덱싱 arr[2,1] 인덱스 단일 스칼라 슬라이싱 arr [:, 1:5] 인덱스 범위 마스킹 arr[arr>0] 인덱스 조건을 전달 팬시 인덱싱 arr[0, [1,5]] 인덱스 배열을 전달 Series 1. Series 의 데이터 선택 1차원 NumPy 배열과 표준 파이썬 딕셔너리*처럼 동작한다. 더보기 딕셔너리 설명 사람은 누구든지 "이름" = "홍길동", "생일" = "몇 월 몇 일" 등으로 구별할 수 있다. 파이썬은 영리하게도 이러한 대응 관계를 나타낼 수 있는 자료형을 가지고 있다. 요즘 사용하는 대부분의 언어도 이러한 대응 관계를 나타내는 자료형을 갖고 있는데, 이를 연관 배열(Associativ..
-
파이썬 데이터사이언스 핸드북 2 장 - 팬시 인덱싱데이터 분석/NumPy 2020. 5. 31. 14:34
배열의 일부에 접근하고 수정하는 법 중 팬시 인덱싱에 대해 포스팅한다. - 간단 인덱스 arr[0] - 슬라이싱 arr[:5] - 부울 마스크 arr[arr>0] - 팬시 인덱싱 arr[[3,7,2]] 팬시 인덱싱 팬시 인덱싱은 단순 인덱싱과 비슷하지만, 단일 스칼라 대신 인덱스 배열을 전달한다. 이로써 복잡한 배열 값의 하위 집합에 매우 빠르게 접근해 그것을 수정할 수 있다. 한 번에 여러 배열 요소에 접근하기 위해 인덱스의 배열을 전달한다. (...) 팬시 인덱싱을 이용하면 결과의 형상이 인덱싱 대상 배열의 형상이 아니라, 인덱스 배열의 형상을 반영한다. 표준 인덱싱을 사용할 때와 마찬가지로 첫 번째 인덱스는 행을 말하며, 두 번째 인덱스는 열을 말한다. 팬시 인덱싱에서 인덱스 쌍을 만드는 것도 브로..