정리 노트

오늘은 3일 간 강의 들은 것을 바탕으로 미션을 수행하는 날이었습니다. Kaggle에 있는 netflix 데이터를 이용해 2가지 Mission을 해결해야 했습니다. 2번째 Mission이 좀 힘들었습니다. 'country' column 중에서 단일 국가와 아닌 것을 구별하는 방법이 쉽지가 않았습니다. country 중에는 NaN도 있었기 때문에 이 경우에 대한 처리도 생각해야 했습니다. 저는 단일 국가이면 True, 아니면 False를 담는 Series를 만드는 과정을 먼저 거쳤고, 이 Series를 통해 netflix 정보를 가지고 있는 dataframe을 filtering 했습니다. 그리고 groupby와 통계 함수를 거치면 Series를 반환한다는 것과 Series를 파이썬의 딕셔너리처럼 활용할 수..

오늘은 다른 모듈 pandas에 대해 배웠습니다. numpy 모듈은 학과 시간에 살짝 다뤘던 경험이 있었지만 pandas 모듈은 처음 사용해본 것이기 때문에 배웠던 내용들의 거의 모든 것이 신기했습니다. pandas로 데이터 다루기 1차원 데이터 - Series Series는 1차원의 labled array입니다. 처음 이 정의를 접했을 때 '이게 리스트와 dict를 합친 건가?' 생각이 들었습니다. Series는 기존 파이썬의 리스트와 dict를 가지고 생성할 수 있습니다. >>> import pandas as pd >>> s = pd.Series([1, 4, 9, 16, 25, 36]) >>> s 0 1 1 4 2 9 3 16 4 25 5 36 dtype: int64 >>> t = pd.Series(..

오늘은 Numpy 모듈이 무엇인지 보고 이를 사용하는 방법에 대해 배웠습니다. Numpy를 쓰는 이유? 사실 numpy를 쓴다고 하면 '아 쓰나 보다' 하고 아무렇지 않게 생각했지 이걸 써야 하는 이유에 대해 물으면 잘 몰랐습니다. numpy를 사용하면 필요한 연산들은 C로 만들어져 있기 때문에 python의 list를 사용하는 것보다 numpy의 array를 사용하는 것이 더 빠르다고 합니다. 아래의 방법을 통해 연산 시간을 간단하게 확인할 수 있었습니다. import numpy as np my_list = range(1000) %timeit [i**2 for i in my_list] # %timeit은 timeit 모듈을 사용하겠다는 jupyter notebook 만의 문법입니다. arr = np.a..

오늘은 첫 날로, 과제 제출 등에서 사용될 Git과 Github에 대해 배웠습니다. VCS(Version Control System) 버전 관리를 사용하면 누가, 언제 코드의 어떤 부분을 갱신했는지 파악할 수 있고, 이전의 코드로 되돌아갈 수 있으며, 분산 버전 관리를 할 경우 팀원 A, B, C 모두 각자 병렬적으로 코딩을 할 수 있습니다. Git Git에서는 주로 add, commit 등의 명령으로 파일이 git에 의해 관리받도록 할 수 있게 합니다. 강의 자료를 따라 실습하던 중, commit이 진행되지 않고 아래의 그림처럼 자신이 누구인지 설정하라는 안내문이 떴습니다. 이는 Git을 처음으로 실행하는 사람에게 나타난다고 합니다. 안내문대로 config를 진행한 후 다시 commit을 시도하니 co..