참새 탐방기

# 1. 사용자로부터 숫자를 입력받는다.(외부에서 값을 가져온다. 파일을 가져온다.) # 2. 구별하는 로직 # - 나누기를 통해서(1단계 : 1, 2) -> 나머지 # - % -> a % b -> 나머지 # - 함수화시켜서 함수를 사용한다 # 3. 짝수, 홀수 -> 각각의 데이터형태에 저장함 # - a = [2, 4, 6] b = [3, 5, 7] even_number = [] odd_number = [] input_number = int(input('숫자를 입력해주세요.')) print(type(input_number)) print(input_number) if (input_number / 2) == 1: print('짝수입니다.') even_number.append(input_number) elif..

조건문에 대해서 알아보기 1. if문 (elif, else 포함) 1-1) 내가 원하는 값에 뭔가를 하고 싶다(들어오는 값을 변형하고 싶을 때) user = 1 if user == 100: user = user + 1 elif user == 1: user = user + 3 else: user = '안녕하세요' print(user) 출력값 : 4 1-2) 조건만 통과한다면, 그 다음에 내가 하고 싶은 것을 하고 싶다(유요한 값을 검증할 때 많이 사용) login = 'checkㅁ' if login == 'check': print('로그인 되었습니다.') else: print('로그인에 실패하였습니다.') 출력값 : 로그인에 실패하였습다. 1-3) 여러 if문을 중첩하자 my_id = 'check' pw ..

데이터 타입 : 튜플에 대해 알아보기 1. 튜플은 기본적으로 리스트 형태와 비슷하나 대괄호 []가 아닌 소괄호 ()로 표현 2. 튜플의 다양한 형태 tuple = ('사과', '바나나', '배') print(tuple) print(type(tuple)) 출력 : ('사과', '바나나', '배') tuple tp=('사과') print(type(tp)) 출력 : str tp1=('사과',) print(type(tp1)) 출력 : tuple 즉 튜플타입이 나오기 위해서는 쉼표(,)가 있어야 함 추가적으로 a=3, 4, 5 print(type(a)) 출력 : tuple tp_1 = ((1, 2), 3, 4, (5, 6, 7)) print(tp_1[0]) print(tp_1[3][1]) 출력 : (1, 2) 6..

데이터형태에는 크게 정수형(int), 실수형(float), 문자형(str)이 있음 1.문자형 데이터 안에서 다양한 특수한 기능들에 대해서 알아보기 (1). upper(), lower(), swapcase() 함수 사옹 예시) 'hello'.upper() -> 출력 : Hello 앞의 문자열을 대문자로 변환 'HELLO'.lower() -> 출력 : hello 앞의 문자열을 소문자로 변환 'Hello'.swapcase() -> 출력 : hELLO 앞의 문자열중 소문자 -> 대문자, 대문자 -> 소문자로 변환 (2). capitalize(), title() 함수 사용 sentence = 'This IS DONGHAN' sentence.capitalize() 출력 : This is donghan 문자열 중 가..

※DataFrame 생성하기! 일반적으로 csv파일을 불러들여와서 DataFrame을 확인하는데 이번엔 직접 만들어보도록 해보자 import pandas as pd pd.DataFrame() -> Pandas에 있는 DataFrame 메소드를 이용해서 빈 데이터프레임을 만든다 예시1-1) sample_data = [ ['2020-01-01', 10000] ['2020-01-02', 20000] -> 리스트안에 리스트가 들어간 형태로 데이터를 구성함 ['2020-01-03', 30000] ] sample_data pd.DataFrame(sample_data) pd.DataFrame(sample_data, columns['date', 'price']) -> DataFrame안에 column명을 지정해줄 수 ..

아래의 예시 자료는 모두 company.csv파일을 기반으로 작성된 것!! 1, loc함수를 이용해서 Data Frame을 만들고자 할때(원하는 데이터를 뽑고자 할 때) 설정 : 변수명.loc[시작 인덱스행:끝 인덱스 행] -> 시작행에서부터 끝행까지의 원하는 Data Frame 추출 가능 위의 것도 하나의 Data Frame이기 때문에 변수명.loc[시작행:끝행].head() or tail()로 표현 가능 loc함수를 이용하여 특정 행의 특정 열에 대한 Data Frame을 만들고자 할 때 ids = [1, 2, 4, 1950] company.loc[ids][['종목코드', '회사명', '분류']] 또는 ids = [1, 2, 4, 1950] colums = ['종목코드', '회사명', '분류'] co..

jupyter notebook에서 아래 작업들을 실시하였다 import pandas as pd pd.read 를 입력한 후 tab버튼을 누르면 여러가지 함수 이름이 나오게 됨 pd.read.csv 이후 불러올 파일에 대해서 경로가 어디에 있는지만 알게되면 불러들어올 수 있음. 이보다 더 간단한 방법은 jupyter notebook과 동일한 경로에 동일한 directory안에 해당 csv파일이 있으면 아래와 같이 csv파일명으로만 해도 불러들여올 수 있음 pd.read.csv('company.csv') -> csv파일에 담겨있는 데이터들을 볼 수 있음 변수설정 company = pd.read.csv('company.csv') company type(company) print(company.shape) ->..

1. 파이썬 딕셔너리 - 유사한 정보들을 그룹화하여 저장/관리 기능 - 각각의 데이터가 key/value 형태로 저장되어 있어서 어떤 종류의 데이터인지 파악 가능 - 딕셔너리는 key와 value값을 저장하고, key값을 기반으로 value를 가져오는 자료구조 **문자열, 리시트는 인덱스를 활용, 딕셔너리는 key값을 활용 **딕셔너리변수명{"key"} - 딕셔너리는 중괄호 '{}'를 이용하여 생성 (리스트의 경우 대괄호'[]'를 사용!!!) - 표기법 : {key1: value1, key: value2} - course_dict={} -> 빈 딕셔너리를 생성 - 중복된 key값들이 있을 땐, 마지막 value값을 가져옴 2. 딕셔너리 관련 함수 1-1)딕셔너리 전체 key값 가져오기-keys() 함수 ..

1. 반복문 : 일반적으로 for, while문을 사용함 1) while문 예시) 2의 거듭제곱을 반복하여, 결과가 1000이 넘을 때까지 반복 result=1 while result 출력 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024 2) for문 (일반적으로 for문을 많이씀) - 문자열, 리스트, 튜플... - sequence 데이터에서 item을 인덱스 순서대로 반복적으로 가져욤 - range()함수와 함께 사용하면 주어진 횟수만큼 반복 가능 예시) 정수 값이 저장되어 있는 리스트가 주어졌을 대, 각각의 값에 100을 곱한 결과를 저장하는 새로운 리스트를 생성 - [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] -> [100,200,300,400,500,600,700,800,9..

1. Boolean 자료형 - true_value=True - false_value=False *T, F는 반드시 대문자로 입력해야함 2. 비교연산자 == 값이 같은가? != 값이 다른가? > 값이 큰가? = 값이 크거나 같은가? 출력 AI is in the list. 3)파이썬 조건문 - if-elif-else 구문 예시) if condition1: do something1 elif condition2: do something2 else: do something3 예시) score = 85 if score >= 90: print("A") elif socre >= 80: print("B") else: print("F") 3)파이썬 조건문 - if-다중elif-else 구문 예시) if..