발전개발

튜플 읽기 전용. 값을 수정할 수 없음. 슬라이스를 사용해서 특정범위를 읽어올 수 있다.

슬라이스 시퀀스객체[인덱스 시작 번호, 인덱스 끝 번호 : 증가폭] a[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] a[0:4] 인덱스 0~3 범위만큼 컷해서 새 리스트 생성 [1,2,3,4] a[0:4:2] [1,3] a[2:] : 인덱스 2 ~ 맨 끝까지 a[:2] : 인덱스 맨 앞부터 ~ 1까지 a[:] : 인덱스 맨 처음부터 맨 끝까지 a[::] : 인덱스 맨 처음부터 맨 끝까지 인덱스 1 간격으로 a[:len(a)] : 인덱스 맨 처음부터 맨 끝까지 슬라이스 한 범위의 값 할당하기 a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] a[3:6] = ['d','e','v'] 결과 : a=[1,2,3,d,e,v,7,8,9,10]

시퀀스 자료형 : 리스트list, 튜플tuple(읽기 전용), 레인지range, 스트링str 인덱스 a = [1, 2, 3, 4, 5] 맨 왼쪽을 0으로 시작 a[0] = 1 a[1] = 2 a[2] = 3 a[3] = 4 a[4] = 5 마이너스 인덱스 a = [1, 2, 3, 4, 5] 맨 오른쪽을 -1로 시작 a[-1] = 5 a[-2] = 4 a[-3] = 3 a[-4] = 2 a[-5] = 1 마지막 값에 대한 인덱스를 찾으려면 a[len(a)-1] or a[-1]

2진법 (기계어) : 0과 1만으로 논리구조를 표현한다. 0은 false 1은 true를 나타낸다. 10진법 : 가장 많이 쓰는 기수법) 16진법 : 보통 0부터 9까지의 수와 A에서 F까지의 문자를 사용한다. 10진수 → 16 진수 10진수 201을 16으로 나누면 몫 12 나머지 9이다 12는 C 이므로 C9 201 (10진법) = C9 (16진법) * 1byte는 8bit, 즉 이진수 8자리이므로, 십육진수 두 자리로 표현할 수 있다. 1 byte 2 byte 4 byte 8 byte 논리형 boolean 문자형 char 정수형 byte short int long 실수형 float double

DataSpell PyCharm Jupyter Notebook 데이터 분석가 또는 지망하는 분들에게 어떤 툴을 사용할지 선택하는 일은 중요합니다. 데이터 분석 툴을 다양한 관점에서 비교하여, 여러분의 상황과 요구에 따른 전략적인 선택을 돕고자 합니다. 툴 비교 주피터 노트북과 달리 데이터 스펠과 파이참은 같은 집안 애들입니다. 소프트웨어 개발자 및 팀을 대상으로 하는 도구를 개발하는 소프트웨어 개발 업체 젯브레인JetBrains에서 공급하는 통합 개발 환경IDE입니다. 이 후 'IDE'를 편의상 '툴'이라고 칭하겠습니다. 젯브레인에서 공급하는 툴중 가장 유명한 툴은 개발자들이 사용하는 인텔리제이IntelliJ입니다. 당신이 개발자이거나 이와 비슷한 툴인 이클립스Eclipse를 다뤄봤다면 익숙한 이름일 수..

필수 단축키 ↑ ↓ : 셀 이동 Ctrl + →(←) : 단어 단위로 커서 이동 (빨리 이동) Space : 화면 아래로 스크롤 Shitf + Space : 화면 위로 스크롤 Ctrl + Home : 최초의 셀로 이동하기 Ctrl + End : 마지막 셀로 이동하기 A : 선택 셀 위로 새로운 셀 삽입 B : 선택 셀 아래로 새로운 셀 삽입 X : 선택 셀 삭제 C : 셀 복사 V : 셀 붙여넣기 Z : 셀 삭제 되돌리기 S : 저장 Enter : 선택 셀의 편집 모드로 들어가 Eeter : 줄바꿈 esc : 선택 셀의 편집 모드에서 나오기 Ctrl + A : 선택 셀의 편집중인 내용 전체 선택 tab : 들여쓰기 Ctrl + [ : 들여쓰기 Ctrl + ] : 들여쓰기 Ctrl + Ener : 실행 A..

상관 분석 두 변수가 어떤 관계를 가지고 있는지 분석하는 방법 피어슨 상관 계수 0.5~0.7 이면 강한 양의 상관관계 -0.2~0.2 상관관계가 약하거나 없다고 해석 -0.7~0.5 이하면 강한 음의 상관관계

차트 안에 숫자도 표시하기 1. 차트의 도형을 선택해 활성화 시킨다 2. 마우스 우클릭 3. 데이터레이블 추가

변량 : 자료의 수치 계급 : 일정한 기준으로 변량을 나눈 구간 도수 : 계급에 속하는 변량의 수 상대 도수 : 계급에 속하는 변량의 비율 도수분포표 : 계급, 도수, 상대 도수 표시 (시각화 → 히스토그램) 산술 평균 : mean, 변량의 합을 변량의 수로 나눈 값 분산 : variance, 변량이 평균(중간)에서 얼마나 떨어져 있는가. 편차 제곱을 모두 더한 편차 : deviation, 변량 - 평균 표준 편차 : 얼마나 흩어져 있는지를 표준화할 수 있는 통계량 정규 분포 : 독립적인 확률 변수들의 평균은 항상 정규 분포에 가까워진다. 연속성 데이터들이 종모양을 띤다. L 중심 극한 정리 표준화 : 다양한 형태의 정규 분포를 표준 정규 분포로 변환. (다양한 데이터를 균일한 기준으로 비교할 수 있음)..

1. 텍스트 나누기 선택 1. 텍스트를 나눌 타겟 셀들을 새로운 열에 복사 붙여넣기한다 한다. 2. 최상단 리본메뉴의 데이터 선택 3. 데이터 하단의 텍스트 나누기 선택 2. 팝업창이 뜨면 데이터 형식을 선택 1. 데이터의 공통적인 특징을 선택한다. 2. 다음 선택 3. 데이터의 구분 기호 선택 1. 해당 데이터는 ' - ' 로 나눌 수 있다. 2, 선택 사항에 없으면 기타로 커스텀해 선택한다. 3. 데이터가 나뉘는 것을 미리보기로 확인할 수 있다. 4. 결과 확인 ' - ' 를 기준으로 텍스트가 나뉘어 진걸 확인할 수 있다.