Pandas Data Frame은 2차원 데이터 구조입니다. 즉, 데이터는 행과 열에서 표 형식으로 정렬됩니다. python dict, list, series 등을 사용하여 생성할 수 있습니다. 이 기사에서는 기존 데이터 프레임에 새 열을 추가하는 방법을 살펴보겠습니다. 먼저 pandas 시리즈를 사용하여 데이터 프레임을 생성해 보겠습니다. 아래 예에서는 pandas 시리즈를 한 열의 데이터 프레임으로 변환하여 열 이름을 Month_no로 지정합니다. 예시 import pandas as pd s = pd.Series([6,8,3,1

두 문자열이 같은 문자를 가지지만 다른 순서로 배열되는 경우 이를 아나그램이라고 합니다. 예를 들어, spot과 post는 같은 글자가 다른 단어를 형성하기 때문에 아나그램입니다. 이 기사에서는 두 문자열이 서로의 아나그램인지 여부를 어떻게 확인할 수 있는지 알아보겠습니다. 이를 위해 우리는 컬렉션이라는 파이썬 모듈을 사용합니다. 이것은 list, dict, set, tuple 등과 같은 데이터 컬렉션을 저장하는 데 사용됩니다. 이것들은 내장 컬렉션의 예입니다. counter() 함수 단순히 요소가 컬렉션에 있는 횟수를 계산하고

소수는 1 또는 자기 자신으로만 나누어 떨어지는 양의 정수입니다. 숫자가 소수인지 여부를 찾는 것은 오랫동안 흥미로운 프로그래밍 과제입니다. 게다가 방법도 다르고 효율도 다릅니다. 이 기사에서는 이러한 세 가지 방법을 살펴보고 실행 시간 측면에서 어떤 방법이 더 효율적인지 판단합니다. 모든 제수 확인 이것은 1에서 주어진 숫자보다 1이 작은 모든 정수를 취하고 숫자가 이들 중 하나로 나누어지는지 계속 확인하는 간단한 프로그램입니다. 이 숫자를 나눌 수 있는 숫자가 없으면 그 숫자가 소수입니다. 예시 import time #Func

이 프로그램에서 우리는 파이썬 프로그램을 사용하여 계산기의 기본 계산기 기능을 수행하는 방법을 볼 것입니다. 여기에서 계산을 수행하고 결과를 반환하는 개별 함수를 만듭니다. 또한 운영자 선택과 함께 사용자 입력이 허용됩니다. 예시 # This function performs additiion def add(a, b):    return a + b # This function performs subtraction def subtract(a, b):    return a - b # This funct

파이썬이 우아하게 처리할 수 있는 다양한 수학 시리즈가 있습니다. 그러한 계열 중 하나는 일련의 반복되는 숫자입니다. 여기서 우리는 숫자를 가져와서 두 개의 숫자가 있는 다음 숫자에 추가하고 다시 다음 숫자는 세 개의 숫자가 되는 식입니다. 마지막으로 시리즈에 있는 모든 숫자의 합계를 계산합니다. 접근 숫자를 가져와 문자열로 변환합니다. 그런 다음 두 개의 문자열을 연결하여 두 자리 숫자를 얻고 계속 연결하여 더 높은 숫자를 얻습니다. 그런 다음 생성된 모든 숫자를 추가하는 재귀 함수를 구현합니다. 예시 def sumofserie

내장 달력의 일부 유형을 통해 날짜를 처리하는 것은 모든 프로그래밍 언어의 핵심입니다. 여기에서 우리는 파이썬의 내장 라이브러리에서 사용할 수 있는 다양한 날짜 관련 기능을 처리하는 방법을 봅니다. 첫 평일() 이 기능을 사용하여 주의 첫 번째 요일에 할당된 번호를 찾습니다. 예시 import calendar # print starting day number print("The number of the first day in calendar is : ") print(calendar.firstweekday())

파이썬의 달력 모듈에는 달력 및 날짜와 관련된 모든 기능을 처리하는 기능이 있습니다. 이것은 파이썬 프로그램에서 날짜를 사용하는 많은 내장 함수를 가지고 있는 매우 광범위하게 사용되는 모듈 중 하나입니다. 예시 캘린더 가져오기프린트(calendar.calendar(2019)) 출력 위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. - 2019년 1월 2월 3월Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su Mo Tu We Th Fr Sa Su 1 2 3 4 5 6 1 2 3 1 2 37 8 9 10

여러 번 특정 계산 요구 사항을 수용하기 위해 팬더 데이터 프레임에서 하나 이상의 열 데이터 유형을 변환해야 할 수도 있습니다. 이것을 달성할 수 있는 몇 가지 내장 함수 또는 pandas에서 사용할 수 있는 메서드가 있습니다. astype() 사용 astype() 메서드를 사용하여 pandas 데이터 프레임의 기존 열 또는 모든 열에 새 데이터 유형을 적용할 수 있습니다. 아래 예에서는 모든 기존 열을 문자열 데이터 유형으로 변환합니다. 예 import pandas as pd #Sample dataframe df = pd.Dat

Numpy 배열은 파이썬의 기본 데이터 유형 외에도 매우 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 배열이 생성된 후에도 필요에 따라 배열에 있는 요소의 데이터 유형을 수정할 수 있습니다. 이 목적에 사용되는 두 가지 방법은 array.dtype입니다. 및 array.astype array.dtype 이 방법은 배열에 있는 요소의 기존 데이터 유형을 제공합니다. 아래 예에서는 배열을 선언하고 해당 데이터 유형을 찾습니다. 예 import numpy as np# Create a numpy arraya =np.array([21.23, 13.

이 함수는 유니코드 코드 포인트가 이 함수에 매개변수로 제공된 정수인 문자를 나타내는 문자열을 반환합니다. 예를 들어 chr(65)는 A 문자열을 반환하고 chr(126)은 ~ 문자열을 반환합니다. 구문 함수의 문법은 아래와 같습니다. chr(n) where n is an integer value 예 아래 프로그램은 chr()이 어떻게 사용되는지 보여줍니다. 다양한 정수 값을 매개변수로 제공하고 해당 문자를 반환합니다. # Printing the strings from chr() function print(chr(84),chr(

이 기사에서는 목록에 있는 각 요소의 빈도를 계산하는 프로그램을 개발합니다. 사전 사용 여기에서 항목을 사전의 키로 캡처하고 해당 빈도를 값으로 캡처합니다. 예시 list = ['a','b','a','c','d','c','c'] frequency = {} for item in list:    if (item in frequency):       frequency[item] += 1 &nb

수학에서 각도 측정은 각도와 라디안이라는 두 가지 측정 단위를 사용하여 수행됩니다. 각도와 관련된 수학 계산에 자주 사용되며 한 값에서 다른 값으로 변환해야 합니다. 파이썬에서는 파이썬 함수를 사용하여 이러한 변환을 수행할 수 있습니다. 도() 함수 이 함수는 라디안 값을 매개변수로 사용하고 해당 값을 도 단위로 반환합니다. 반환값은 부동 소수점 값입니다. 예시 import math# radians.print(1 Radians in Degrees :,math.degrees(1))print(20 Radians in Degrees :

Exec 함수는 파이썬 프로그램의 코드를 동적으로 실행할 수 있습니다. 코드는 이 함수에 문자열 또는 개체 코드로 전달할 수 있습니다. 객체 코드는 문자열이 먼저 구문 분석되고 구문 오류가 있는지 확인하는 동안 그대로 실행됩니다. 구문 오류가 없으면 구문 분석된 문자열을 파이썬 문으로 실행합니다. exec() 함수의 구문 exec(object, globals, locals) 어디에 개체 − 메서드에 전달된 문자열 또는 코드 개체. 전 세계 − 사용 가능한 전역 메서드 및 변수의 사전. 현지인 − 사용 가능한 로컬

전체 코드 블록이 문자열로 필요하고 이 코드가 더 큰 파이썬 프로그램의 일부로 실행되기를 원하는 경우가 있습니다. 이 기사에서는 코드를 문자열로 변수에 전달한 다음 래퍼 프로그램에서 해당 변수를 사용하여 이 프로그램을 파이썬 코드로 실행하는 방법을 볼 것입니다. exec() 함수는 코드를 실행하는 데 사용됩니다. 코드는 3개의 . 안에 포함되어야 합니다. 예시 code = """ numbers = [11,33,55,39,55,75,37,21,23,41,13] for num in numbers:  

숫자의 계승을 찾는 것은 파이썬과 관련된 데이터 분석 및 기타 수학적 분석에서 빈번한 요구 사항입니다. 계승은 항상 1에서 시작하여 주어진 숫자까지 모든 정수를 곱하여 양의 정수에 대해 발견됩니다. 아래와 같이 3가지 방법으로 찾을 수 있습니다. For 루프 사용 for 루프를 사용하여 지정된 숫자까지 숫자 1을 반복하고 각 단계에서 계속 곱할 수 있습니다. 아래 프로그램에서 우리는 루프에서 사용하기 전에 숫자를 입력하고 입력을 정수로 변환하도록 사용자에게 요청합니다. 이렇게 하면 계산에서 양의 정수를 얻을 수 있습니다. 예시 n

우리는 때때로 두 개의 목록이 있고 더 작은 목록의 각 항목이 더 큰 목록에 있는지 여부를 확인하려는 상황에 도달합니다. 이러한 경우 아래에 설명된 대로 filter() 함수를 사용합니다. 구문 Filter(function_name, sequence name) 여기서 Function_name은 필터 기준이 있는 함수의 이름입니다. 시퀀스 이름은 필터링해야 하는 요소가 있는 시퀀스입니다. 집합, 목록, 튜플 또는 기타 반복자가 될 수 있습니다. 예시 아래 예에서 우리는 일부 월 이름의 더 큰 목록을 가져온 다음 30일이 없는 월을

함수, 모듈 등에 대한 도움말을 보려면 파이썬 문서를 살펴봐야 하는 경우가 많습니다. 파이썬은 필요한 결과를 제공하는 도움말 기능을 제공합니다. 구문 Help(term)여기서 term은 우리가 도움을 원하는 단어입니다. 예시 아래 예에서 우리는 시간이라는 단어에 대한 도움말을 찾고 있습니다. 출력은 python 문서에서 제공되며 매우 철저합니다. print(help(시간)) 출력 위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. - 내장 모듈 time:NAMEtime에 대한 도움말 - 이 모듈은 시간 값을 조작하는 다양한 기능

많은 경우 특정 구분 기호를 기반으로 주어진 문자열을 여러 부분으로 분할해야 합니다. Python은 이를 달성하는 데 사용할 수 있는 split()이라는 함수를 제공합니다. 또한 구분자로 간주할 구분자와 문자 수를 제어하는 ​​방법을 제공합니다. 예시 아래 예에서 우리는 많은 단어와 그 사이에 공백을 포함하는 문자열입니다. 그러나 바나나와 포도 사이에는 두 개의 공백 문자가 있습니다. 따라서 분할이 발생합니다. 매개변수가 제공되지 않으면 각 공백이 구분 기호로 사용됩니다. str = "Apple Banana Grapes

eval() 메소드는 이 메소드에 전달된 표현식을 구문 분석하고 프로그램 내에서 표현식을 실행합니다. 즉, 파이썬 프로그램 내에서 문자열을 코드로 해석합니다. 구문 eval의 구문은 다음과 같습니다. - eval(expression, globals=None, locals=None) 어디에 표현 − 메소드에 전달된 파이썬 표현식입니다. 전 세계 − 사용 가능한 전역 메서드 및 변수의 사전. 현지인 − 사용 가능한 로컬 메서드 및 변수의 사전. 아래 예제에서는 사용자가 표현식을 생성하고 파이썬 프로그램을 실행하

이 튜토리얼에서는 Python 의 내장 함수를 사용하여 문자열의 순열을 찾을 것입니다. 순열이라고 함 . 방법 순열 itertools에 있습니다. 모듈. 문자열의 순열을 찾는 절차 itertools 가져오기 모듈. 문자열을 초기화합니다. itertools.permutations 사용 문자열의 순열을 찾는 방법입니다. 세 번째 단계에서 메서드는 개체를 반환하고 목록으로 변환합니다. 목록에 문자열의 순열이 튜플로 포함되어 있습니다. 예시 프로그램을 봅시다. ## importing the module import iterto