꾸준함이 말미암아

그룹연산 특정 기준을 적용하여 몇 개의 그룹으로 분할하여 처리하는 것. 복잡한 데이터를 어떤 기준에 따라 여러 그룹으로 나눠서 관찰하기에 좋습니다. 데이터를 집계, 변환, 필터링하는데 효율적입니다. ▷ 그룹연산의 단계 split(분할) : 데이터를 특정 조건에 의해 분할. apply(적용) : 데이터를 집계, 변환, 필터링하는데 필요한 메서드를 적용합니다. combine(결합) : 2단계의 처리 결과를 하나로 결합합니다. ▶ groupby() 데이터프레임의 특정 컬럼을 기준으로 데이터프레임을 분할하여 그룹 객체를 반환합니다. 기준이 되는 컬럼은 1개도 가능하며 여러 컬럼을 리스트로 입력도 가능합니다. DataFrame.groupby() 분할 단계 ▷ 데이터를 가져옵니다. df_t1 = sns.load_d..

function ▶ 기본구조 def 함수명 : 수행할 문장1 수행할 문장2 ... def add(a, b) : return a + b print(add(1, 3)) # 4 def 함수명(parameter) return argutments 입력값이 없어도 된다. (parameter) 결과값이 없어도 된다. (retrun) 입력값과 결과값이 없어도 된다. 결과값은 무조건 하나다. ▶ 두개 이상도 반환이된다. def double(a, b) : return a*b, a+b x = (double(9,10)) print(x) # (90, 19) ▶ return을 만나게 되면 함수를 빠져나가게 된다. def whoiam(word): if word == "dog" : return print(word) whoiam("d..