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stats.ttest_ind(df1, df2) : t 검정 (사용예시) from scipy import stats stats.ttest_ind(df1, df2) #t 검정
df.quantile(q=[0.25, 0.5, 0.75]) : 분위수 구하기 (사용예시) df.quantile(q=[0.25, 0.5, 0.75], interpolation='nearest')
pd.concat( [df1,df2] ) : df1과 df2를 붙일때 사용 (사용예시) pd.concat(df[a],df[b], axis=1)
df.apply(lambda x: func(x)) : DF각 값들에 대해 함수 호출시 사용 (사용예시) def func(x): if x == 'a': return 'type1' elif x == 'b': return 'type2' df['value'].apply(lambda x: func(x)) # df['value'] 각각의 값들에 대해 func 함수 호출 실행
pd.read_csv() : csv 읽을 때 사용하는 함수 사용 예시 pd.read_csv('xxx.csv') pd.read_csv('xxx.csv', sep=",") #구분자가 , 일 경우 pd.read_csv('xxx.csv', sep=",", encoding='utf-8')
파이썬 데이터 처리 기본 문법¶ 생성¶ 기본 객체 리스트(list): [] 튜플(tuple): () ※ 원소가 1개인 튜플 생성시 쉼표 잊지 말것. 딕셔너리(dictionary): {"key1": [value1], "key2": [value2] range(): 0부터 시작하는 수열을 생성하며 반복문 등에 활용 NumPy 어레이(array): 기본 행렬 연산을 지원 ※ np.array([1, 2, 3]), np.array([[1, 2], [3, 4]]) np.arange(): 시작과 끝을 지정가능한 등차수열 생성 가능 np.r[]: 이산, 연속 수열 생성 가능 ※ np.r[1, 2, 3:6] Pandas 시리즈(Series): Pandas의 기본 객체이며 1차원 ※ pd.Series([1, 2, 3]) 데이터프레임(DataF..
2020년 7월 18일 티스토리 다시 시작. 티스토리를 옛날에 만들어 놓고 까먹고 있었다. 옛날에 올려놨던 글들이 굉장히 새롭다. 지금까지 공부하는 것들을 까먹지 않기 위해 정리겸 오랜만에 다시 티스토리를 시작해보려고 한다.
JSteg using Hamming Code #Usage: K>> JSteg_Hamming_encoder('lena512.bmp','message_reshape.bmp');K>> JSteg_Hamming_decoder('steg_LENA.bmp');