Pandas의 기초3 - 데이터 가공(데이터프레임 복사 / 데이터 삭제, 결측치 다루기)
✨ 복사의 두 종류 얕은 복사(shallow copy) ~ data = df [data가공 시 원본 데이터인 df까지 변경될 수 있다.] 깊은 복사(deep copy) ~ data = df.copy() [서로 개별적으로 인식되어 가공하여도 df가 변경되지 않는다.]
✨ 복사의 두 종류 얕은 복사(shallow copy) ~ data = df [data가공 시 원본 데이터인 df까지 변경될 수 있다.] 깊은 복사(deep copy) ~ data = df.copy() [서로 개별적으로 인식되어 가공하여도 df가 변경되지 않는다.]
1. 특정 컬럼 조회 : df[“컬럼”], df[[“컬럼1”, “컬럼2”]]
1. 위 아래 데이터 확인
1. 배열의 연산을 이해하기 위해 1, 2차원은 벡터와 행렬? 행렬 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 (wikipedia.org)
1. 배열 속성을 이해하기 위한 개념 정리 차원(dimesion)의 개념 : axis(배열의 축)의 개수 x에 따라 x차원 배열이라 정의됨 (1차원 배열 : Vector / 2차원 배열 : Matrix / 3차원 배열 : Tensor)