Python Library - kamchur/note GitHub Wiki

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- Pyhton 라이브러리

Pandas : 데이터 핸들링과 분석에 유용한 라이브러리
Numpy : 다차원 배열 및 수학적 기능을 지원하는 라이브러리
Seaborn : 통계데이터 시각화 라이브러리
Matplotlib : 일반적인 파이썬 시각화라이브러리
Scipy : 수학, 과학분야에서 많이 사용하는 계산 라이브러리

docstring ''' ~ ''' 사용방법

def function(arg1, arg2):
    '''This function returns to sum arg1 and arg2
    Params
    ------
    arg1 : int : first argument(파라메터 설명 간단하게)
    arg2 : int : second argument

    Return
    ------
    type : str
    '''

    a = arg1
    b = arg1

    return sum(a, b)

normal

고정소수점 변환

data1, data2 = 0.1, 0.2
(data1 + data2) == 0.3     # False, 0.3000000000004

# 1. 반올림 : 속도가 빠르지만 소수점 위치 지정으로인해 불편
roun(data, 소수점위치)

# 2. 고정소수점 : 객체를 만들기 때문에 속도가 늦음
from decimal import Decimal
# 2진수로 연산하는것이 아닌 10진수로 계산을 함
Decimal(str(data1)) + Decimal(str(data2))

대문자로 바꿔주는 함수

'str_variable'.upper()

apply()

모든 데이터를 함수에 대입한 결과 출력
data_frame.apply(lambda data:float(data.replace(',', '')))
`data_frame`의 데이터의 `,`을 공백처리하여 적용시킴

copy()

데이터에 값을 넣으면 데이터는 해당 값에 대한 `주소`를 가짐
call by reference : 얕은 복사 
주소값만 복사하게되어 데이터를 바꾸어도 주소가 같은 변수들도 바뀐 데이터가 표출됨

call by value : 깊은 복사
주소를 새로만들어 넣으려는 데이터가 새로 만든 주소를 참조함

data1 = [1, 2, 3]
data2 = data1
print(data1, data2)   #[1, 2, 3], [1, 2, 3]
data1[1] = 4
print(data1, data2)   #[1, 4, 3], [1, 2, 3]

lambda

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