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- 레코드 추출 데이터 프레임으로부터 다양한 조건으로 원하는 특정 행들을 추출할 수 있습니다. df = pd.DataFrame({ 'btype' : ['a','b','o','ab', 'a'], 'height' : [175, 163, 168, 180, 172], 'weight' : [78,56,88,73,77] }) df - 데이터 순서로부터 추출 head 나 tail 로 앞,뒷쪽 일부 데이터를 추출할 수 있습니다. df.tail(2) df.head(2) df[1:3] df[3:] - 조건으로 추출 (loc) loc 는 db 의 셀렉트 문과 비슷한 일을 해줄수있습니다. 이것을 사용하여 다양한 조건으로 데이터를 추출할 수 있습니다. df.loc[ df['btype'] == 'a'] df.loc[ df['he..

- Pandas Pandas는 DB 등의 레코드 데이터를 다루는데 특화된 라이브러리입니다. 머신러닝에서 다루는 다양한 리얼 데이터들은 주로 DB나 CSV 파일 등 레코드 구조를 가지고 있기 때문에 먼저 Pandas로 읽어 들인 후 이를 다시 처리에 특화된 numpy로 변환하는 경우가 많습니다. 아래의 구문으로 pandas를 사용합니다. import pandas as pd - Pandas 기초 numpy 가 numpy array 를 기본 자료구조로 처리한다고 할 때, pandas는 data frame이라는 자료형을 기본으로 다룹니다. - Data frame 수동 생성 대부분 csv와 xlsx 파일을 읽어 들이는 경우 자주 사용됩니다. 하지만 이번 글에서는 간단히 만들어 여러 테스트를 해보겠습니다. 아래와 ..

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- 다중 회귀분석 변수가 2차원 데이터라면 아래와 같이 예를 들어 데이터를 볼 수 있습니다. x1 = [1,2,3,4] x2 = [2,2,4,1] y = [ 4, 6, 10, 9 ] 이 데이터는 y = 2 * x1 + x2 이 관계를 이루고 있으며 두 개의 상관계수 2, 1로 이뤄진 관계입니다. 변수가 하나 늘어난 것만으로도 이를 한눈에 풀기는 상당히 어려워지며 여기에 상수까지 추가될 경우 직관적으로 관계를 알아채기는 쉽지 않습니다. 하지만 결국 위의 문제는 데이터의 차원이 증가했을 뿐 각각의 변숫값이 각각의 계수와 1차원적으로 결합된 형태이며 이는 기존의 회귀분석으로 충분히 해결이 가능합니다. - 다중 변수 입력값 생성 회귀분석 라이브러리는 기본적으로 다중회귀분석을 지원하도록 설계되어 있으며 이 때문에..