Python
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Python bs4.BeautifulSoupPython 2022. 12. 16. 18:20
원하는 적보를 가져오기 위해 태그 등의 패턴을 사용 >>> import bs4 >>> d1 = "hello" >>> s1 = bs4.BeautifulSoup(d1) >>> s1 hello >>> s1.find('h1') hello >>> Python Requests >>> import requests >>> import bs4 >>> r1 = requests.get("https://naver.com") >>> s1 = bs4.BeautifulSoup(r1.text) >>> div1 = s1.find('div', attrs={'class':'banner_area'}) >>> div1 >>> div1.text ' ' >>>
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Python Pandas uniquePython 2022. 12. 14. 19:52
>>> pd.unique([1,2,3,3,3,3,2,2,2]) array([1, 2, 3]) >>>
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Python Pandas DataFrame 자료형Python 2022. 12. 13. 21:14
iloc: 행의 index로 값을 가져 옴. loc: 행의 이름으로 값을 가져 옴. 기본 예제 Python Pandas DataFrame 기본 예제 discribe() DataFrame에서 계산 가능한 값들에 결과를 간략히 보여줌. sum() 합계를 보여줌. axis 인자값으로 합계 기준인 행, 열을 결정할 수 있다. min, max 최소, 최댓값 argmin, argmax 최소, 최댓값의 인덱스를 반환 mean 평균 median 중간값 std, var 표준편차, 분산 unique 특정 행 또는 열에서 중복 값을 제외한 유니크 값을 반환 Python Pandas unique
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Python Pandas DataFrame 기본 예제Python 2022. 12. 13. 10:20
>>> import pandas as pd >>> >>> a = pd.Series({'a':[1,1,1],'b':[2,2,2],'c':[3,3,3]}) >>> b = pd.DataFrame({'a':[1,1,1],'b':[3,3,3],'c':[3,3,3]}) >>> c = pd.DataFrame({'a':(1,1,1),'b':(3,3,3),'c':(3,3,3)}) >>> >>> print(type(a)) >>> print(type(b)) >>> print(type(c)) >>> >>> print(a) a [1, 1, 1] b [2, 2, 2] c [3, 3, 3] dtype: object >>> print(b) a b c 0 1 3 3 1 1 3 3 2 1 3 3 >>> print(c) a b c 0 1..
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Python Pandas Series 자료형Python 2022. 12. 13. 08:48
>>> import pandas as pd >>> >>> a = pd.Series(['a','b','c']) >>> print(a) 0 a 1 b 2 c dtype: object >>> print(type(a)) >>> print(a.index) RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) >>> >>> a = pd.Series(['a','b','c'], index = ['a1','b2','c3']) >>> print(a) a1 a b2 b c3 c dtype: object >>> print(a.index) Index(['a1', 'b2', 'c3'], dtype='object') >>> >>> >>> a = pd.Series({'a1':'a',' b1':'b', 'c1': 'c'})..