📌 코칭스터디 Data Science 13기 - 1주차

1. 강의 내용

• 데이터 분석 환경 구성
  • 아나콘다
  • 주피터 노트북
• 데이터 분석 준비하기
  • Data Type
  • pandas

2. 강의 정리

1) 문자열(String)

• strip(): 문자열 앞뒤 공백 제거

address = " 경기도 성남시 분당구 불정로 6 NAVER 그린팩토리 16층"

address.stip()
address

# 결과
"경기도 성남시 분당구 불정로 6 NAVER 그린팩토리 16층"

• len(): 문자열의 길이 확인

address = "경기도 성남시 분당구 불정로 6 NAVER 그린팩토리 16층"

len(address)

# 결과
33

• split(): 문자열을 공백으로 분리

address = "경기도 성남시 분당구 불정로 6 NAVER 그린팩토리 16층"

address_list = address.split()
address_list

# 결과
["경기도", "성남시", "분당구", "불정로" "6", "NAVER", "그린팩토리", "16층"]

• "문자열" in 변수: 특정 문자열을 포함하는지 여부를 확인

"경기" in address

# 결과
True

2) 리스트(list)

• join(): 리스트를 공백 문자열을 연결

address_list = ["경기도", "성남시", "분당구", "불정로" "6", "NAVER", "그린팩토리", "16층"]

" ".join(address_list)

• "문자열" in 변수: 특정 문자열을 포함하는지 여부를 확인

"경기" in address_list

# 결과
False

"분당구" in address_list

# 결과
True

3) DataFrame

• Subset: 일부 값만 가져오기

# Rows 기준 예시
df[df.Length > 7]

# Columns 기준 예시
df[['width', 'length', 'species']]

• Group data
  • groupby()

  # "a" 별 "b"컬럼의 평균값
  df.groupby(["a"])["b"].mean()

  • pivot table()

  pd.pivot_table(df, index="a")