[파이썬] 리스트 인덱싱 기초 : list[-1] 이란?
리스트 안에 있는 데이터를 인덱싱 하는 것은 매우 간단하면서도 기초적인 것인데요, 간단하게 인덱싱 하는 방법에 대해 살펴보도록 하겠습니다. - 리스트(List) 인덱싱 하기 우선 다음과 같은 리스트 'list1'이 있다고 가정해보겠습니다. list1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ,10] 리스트에서 인덱스는 0부터 시작하는데요, 만약 두 번째 데이터를 갖고 오고 싶다면 인덱스가 1인 데이터를 찾아와야 합니다. 한편, 인덱싱 하는 방법은 리스트명[인덱스번호] 처럼 코드를 입력하면 됩니다. # 첫 번째 데이터 인덱싱 list1[0] # 두 번째 데이터 인덱싱 list1[1] 그렇다면, 리스트에 데이터가 몇 개 인지 모를 정도로 매우 많은데, 마지막에 있는 데이터를 인덱싱 하려면 어..
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[파이썬] 인덱스 반환 함수 - enumerate() 란?
enumerate() 함수는 주로 반복문에서 사용되는데요, 몇 번째 반복되고 있는지 인덱스를 확인할 때 사용합니다. enumerate 함수를 어떻게 사용하는지 다음 코드를 보면서 살펴보도록 하겠습니다. - enumerate() 먼저, 아래와 같은 리스트 'list1'이 있고, list1에 있는 데이터를 하나씩 출력할 때 보통 다음과 같이 코드를 작성합니다. list1 = [50,100,150,200,250,300] for i in range(len(list1)) : print(i, "번째 데이터 :", list1[i]) 0 번째 데이터 : 50 1 번째 데이터 : 100 2 번째 데이터 : 150 3 번째 데이터 : 200 4 번째 데이터 : 250 5 번째 데이터 : 300 여기서 반복하는 것을 ran..
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[파이썬] array 배열에서 최솟값과 최댓값의 인덱스 반환하는 방법
array 배열에서 최솟값과 최댓값을 구하려면 np.min(), np.max() 함수를 사용하면 되는데요, 그렇다면 최솟값과 최댓값의 인덱스 번호를 알고 싶다면 어떻게 해야할까요? 최솟값과 최댓값의 인덱스를 반환해주는 함수가 바로 argmin(), argmax() 함수인데요, 아래 코드를 보며 설명하도록 하겠습니다. - argmin(), argmax() : 최솟값, 최댓값의 인덱스 반환 argmin(), argmax() 함수는 array에서 최솟값과 최댓값의 인덱스를 반환해주는 함수인데요, 먼저, 아래와 같은 array가 있다고 가정해보겠습니다. import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,5) print(arr1) [[ 2.69686599 0.19144308 1.460..
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[파이썬] 데이터프레임(dataframe) 지정된 행 삭제하기 - drop()
데이터프레임을 이용하여 데이터를 다룰 때, 특정 행을 지워야 할 수 있는데요, 이때 사용하는 함수가 바로 drop() 입니다. drop() 함수는 .drop([행번호]) 와 같이 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. import pandas as pd info = pd.DataFrame({'item' : ['coffee', 'tea', 'juice' ], 'price' : [3000, 4000, 5000], 'rating' : [4.0, 3.5, 3.7]}) info itempricerating 0coffee30004.0 1tea40003.5 2juice50003.7 위 데이터프레임에서 만약 인덱스가 1인 'tea'-'4000'-'3.5' 행을 지우고 싶다..
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[파이썬] 데이터프레임(dataframe) 인덱스 설정 / 해제 - set_index, reset_index
데이터프레임을 다룰 때, 인덱스를 설정하는 일이 참 많은데요, 인덱스를 설정하려면 set_index, 해제하려면 reset_index 라고 입력하면 됩니다. 아래의 코드를 보며 살펴보도록 하겠습니다. 1. set_index : 인덱스 설정하기 set_index() 함수를 이용하여 인덱스를 설정할 수 있는데요, 인덱스로 설정할 칼럼 이름을 괄호 안에 입력해주면 된답니다. import pandas as pd info = pd.DataFrame({'item' : ['coffee', 'tea', 'juice' ], 'price' : [3000, 4000, 5000], 'rating' : [4.0, 3.5, 3.7]}) info itempricerating 0coffee30004.0 1tea40003.5 2jui..
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