1주차 과제 회고

• 기본과제 1 
  • 어려웠던점
    • 딱히 없었던 것 같다... 구지 뽑자면 중간값 구하는 코드 정도?

number_list.sort()
if len(number_list)%2!=0:
   median = number_list[len(number_list)//2]
else:
   median=(number_list[(len(number_list)//2)-1]+number_list[len(number_list)//2])/2
return median

 

• 기본과제 2
  • 어려웠던 점
    • 과제2도 딱히 없었다.  중요한 것을 뽑자면 행렬곱을 구하는 방법 정도

행렬곱을 구하는 방법 (c_11 구하기)

 

• 기본과제3
  • 어려웠던 점 (과제3은 조금 어려웠다)

1. 데이터프레임 타입 바꾸기 (astype)

df.dtypes #하나의 데이터프레임 타입 확인하기
df.astype('category') #원본 데이터를 astype('category')로 형변환, 전체 타입 확인

 

 2. 비율구하기 (value_counts 함수)

# 남녀 비율 구하기
df["sex"].value_counts(sort=True)/len(df)
# 비율 구하기
df["title"].value_counts(normalize=True) # normalize: 상대 빈도 구하기

pandas value_counts() 함수

 

3. 특정 행/열에 함수 적용하기 (apply 함수)

# extract_title 함수를 name 열에 적용하기
df["title"] = df["name"].apply(extract_title)

 

[Pandas] 16. apply 함수 사용법 알아보기.

 

4. 파이썬 구간 나누기 (pd.cut 함수)

# age열을 0~10대, 10~20대 ... 70~80대로 나누기
bins=list(range(0, int(df["age"].max()) + 10, 10)) # [0,10,20,...80]
pd.cut(df['age'], bins)
#출력 :
#0      (20.0, 30.0]
#1      (30.0, 40.0]
#2      (20.0, 30.0]
#           ...     
#413             NaN
#414    (30.0, 40.0]
#415    (30.0, 40.0]

[Pandas]구간 나누기(pd.cut,pd.qcut)