바이오 대표

np.array_equal(A,B) Array A와 B의 형태(shape)과 요소들(elements)이 동일하다면 True 아니면 False 를 반환한다 (A == B).all( ) 해당 function을 이용할 수 도 있지만, 몇가지 특정 상황에서 두서없이 True 를 반환한다. 주의 사항: A 나 B 중 하나가 empty array 이고 다른 하나가 1개의 element 를 갖을 때 True 를 반환한다 A == B 는 empty array를 반환한다 A 와 B의 형태(shape)이 같지 않을때, error를 띄운다 # 다른 비교 방법 np.array_equal(A,B) # test if same shape, same elements values np.array_equiv(A,B) # test if ..

Pandas groupby( ) groupby( ) 를 이용해서 다음과 같은 기능들을 수행할 수 있다 groupby( ) # object 객체 생성 Aggregation # statistical summary (sum, mean, count) Transformation # group-specific 변형 Grouping by multiple categories Resetting Index with as_index Handling missing values 보다 쉽게 이해하기위해 예시를 이용할 것이고 다음과 같은 Dataframe을 이용할 것이다. groupby( ) object data.groupby( ) 를 이용해서 원하는 column 으로 group 을 묶을 수 있다. 이는 DataFrameGroup..

df.replace(to_repalce =" ", value = " ") 예시)

df[df.column == "" ] # 추출 df[df.column != "" ] # 삭제 # 특정값 포함하는 row 추출 dataframe[dataframe.column_name == "value" ] 예시) 다음의 dataframe 에서 SMILE column 이 "not exist " 즉 empty string 인것이 있다. 이를 추출해 볼것이다. # 특정값 포함하는 row 삭제 dataframe[dataframe.column_name != "value" ] 예시) 이번에는 "not exist" 를 포함하는 rows 들을 제외해 볼것이다