1. itertools.permutations(iterable, r=None) - iterable 객체에서 r개를 뽑는 순열을 구할 수 있다. r개를 지정하지 않을 시 iterable 객체의 길이만큼 뽑게된다. 반환 결과는 generator 형식으로 반환되어 list 자료형으로 변환하여 사용한다. - iterable의 순서에 따라 사전식 순서로 반환된다. 따라서 iterable 객체가 정렬된 상태라면 반환되는 결과도 정렬된 순서로 생성된다. from itertools import permutations nlist = [1, 2, 3, 4] permutations = list(permutations(nlist, 2)) print(permutations) [(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, ..

python 내장 모듈인 bisect를 사용하여 이진 탐색을 수행할 수 있다. 1. bisect.bisect_left(리스트, 값) : 정렬된 순서를 유지하면서 리스트에 값을 삽입할 위치를 찾는다. 해당 값이 이미 리스트에 있다면, 해당 값이 제일 처음 나오는 인덱스가 반환된다. 만약 값이 리스트에 없다면 정렬 순서에 알맞는 인덱스를 반환한다. from bisect import bisect_left nlist = [1, 2, 3, 3, 4] x = 3 print(bisect_left(nlist, x)) 2 from bisect import bisect_left nlist = [1, 2, 3, 3, 4] x = 5 print(bisect_left(nlist, x)) 5 2. bisect.bisect_rig..

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html pandas.DataFrame.fillna — pandas 1.4.2 documentation If method is specified, this is the maximum number of consecutive NaN values to forward/backward fill. In other words, if there is a gap with more than this number of consecutive NaNs, it will only be partially filled. If method is not specified, this is t pandas.pydata...

ord() 함수는 문자의 유니코드 값을 반환하는 함수이다. print(ord('a')) print(ord('A')) 97 65 소문자 a의 경우 97이 반환되고, 대문자 A의 경우 65가 반환된다. 이를 활용하여 알파벳 순서를 숫자로 반환할 수 있다. print(ord('a') - ord('a') + 1) print(ord('b') - ord('a') + 1) print(ord('c') - ord('a') + 1) 1 2 3 a는 소문자 알파벳 순서 첫 번째고 b는 두 번째, c는 세 번째인데 이를 숫자로 표현하려면 위와 같이 해주면 된다. print(ord('a') - 96) print(ord('b') - 96) print(ord('c') - 96) 1 2 3 혹은 위와 같이 96(ord('a) + 1..

1. string.ascii_lowercase : 소문자 알파벳 문자열을 반환한다. 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' (데이터 타입 - 문자열) import string lower_alpha = string.ascii_lowercase print(lower_alpha) print(type(lower_alpha)) abcdefghijklmnopqrstuvwxyz 2. string.ascii_uppercase : 대문자 알파벳 문자열을 반환한다. 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' import string upper_alpha = string.ascii_uppercase print(upper_alpha) ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ 3. string.as..

test_list = [(1, 'c'), (1, 'b'), (3, 'c'), (2, 'd'), (2, 'a')] test_list.sort() print(test_list) [(1, 'b'), (1, 'c'), (2, 'a'), (2, 'd'), (3, 'c')] - sort()는 오름차순으로 리스트를 정렬해준다. test_list = [(1, 'c'), (1, 'b'), (3, 'c'), (2, 'd'), (2, 'a')] test_list.sort(reverse=True) print(test_list) [(3, 'c'), (2, 'd'), (2, 'a'), (1, 'c'), (1, 'b')] - sort()에 reverse매개 변수를 사용하여 내림차순으로 정렬할 수 있다. test_list = [(1..

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) data 적용할 데이터(리스트, 시리즈, 데이터프레임) prefix DataFrame 열 이름에 추가할 문자 접두사 prefix_sep 접두사를 추가하는 경우 사용할 구분 기호/구분자 dummy_na False일시 결측치는 무시 drop_first 첫 번째 카테고리는 제거하여 k개의 카테코리가 아니라 (k-1)개의 카테고리를 가져올지의 여부 예시 1) s = pd.Series(list('aaabbbcca')) pd.get_dummies(s) 예시 2) prefix, prefix_..

1. [::-1] 사용하기 a = [1, 2, 3, 7, 5, 6, 10] reversed_a = a[::-1] print(reversed_a) print(a) [10, 6, 5, 7, 3, 2, 1] [1, 2, 3, 7, 5, 6, 10] - reversed_a는 순서가 뒤집어진 a 리스트가 된다. - 원본 리스트인 a의 순서는 바뀌지 않는다. 2. reverse() 사용하기 a = [1, 2, 3, 7, 5, 6, 10] a.reverse() print(a) [10, 6, 5, 7, 3, 2, 1] - reverse()는 해당 리스트의 순서를 뒤집는다. (원본이 바뀜, 변수에 넣을 수 없음) 3. reversed() 사용하기 a = [1, 2, 3, 7, 5, 6, 10] reversed_a = l..

df.head() - 데이터프레임의 맨 앞에 있는 N개의 행을 반환한다. - 기본 값 5행 - 괄호안에 숫자를 넣어 몇 개를 가지고 올지 정해줄 수 있다. ex) head(3) - df.tail()은 head()와 반대로 맨 마지막에 있는 N개의 행을 반환한다. df.shape - 데이터프레임의 행과 열의 크기를 튜플 형태로 반환한다. - 반환 형태 : (행 개수, 열 개수) df.info - 총 데이터 건수와 데이터 타입, 컬럼별 NULL 건수를 알 수 있다. ex) 타이타닉호 탑승자 데이터프레임 살펴보기 titanic.info() RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): # Column Non-Null Count Dtype..

np.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None, *, like=None) - 파이썬의 range()와 유사한 기능을 한다. - 주어진 간격 내에서 균일한 간격의 값을 반환한다. - 기본 시작값 : 0, 기본 단계 값: 1, stop값은 범위에 포함되지 않는다. - 생성될 배열의 데이터 유형을 명시하지 않으면, 입력 인수에서 데이터 유형을 유추하여 자동으로 생성된다. import numpy as np a1 = np.arange(3) print(a1) [0 1 2] - 시작값을 명시하지 않았기 때문에 기본 시작값 0에서 3미만까지 범위에서 1의 간격에 해당하는 배열이 생성된다. import numpy as np a2 = np.arange(3.5) a3 = np.arange(3..