Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- ARIMA
- ImageDateGenerator
- 리프 중심 트리 분할
- tableau
- 부트 스트래핑
- 데이터 증식
- 마케팅 보다는 취준 강연 같다(?)
- 데이터 정합성
- 분석 패널
- Growth hacking
- WITH ROLLUP
- 컨브넷
- 그룹 연산
- sql
- lightgbm
- 캐글 산탄데르 고객 만족 예측
- 로그 변환
- WITH CUBE
- 캐글 신용카드 사기 검출
- 3기가 마지막이라니..!
- 그로스 마케팅
- splitlines
- 인프런
- python
- 데이터 핸들링
- 스태킹 앙상블
- XGBoost
- 그로스 해킹
- DENSE_RANK()
- pmdarima
Archives
- Today
- Total
목록정규식 (1)
LITTLE BY LITTLE
Pandas - apply method 활용 & 문자열 처리 기본
apply 메소드 사용자가 작성한 함수를 한번에 적용하여 실행할 수 있게 해주는 메소드 함수를 브로드캐스팅할 때 사용 for문을 사용하는 것과 같은 결과 출력, 하지만 더 빠르다. 함수의 기본 구조 def my_function(): 인자가 1개인 함수 my_sq(x) def my_sq(x): return x **2 print(my_sq(4)) → 16 인자가 2개인 함수 my_exp(x,n) def my_exp(x,n): return x**n print(my_exp(2,4)) → 16 시리즈에 적용 apply 사용 x o 비교 (결과는 같음) import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[10,20,30],'b':[20,30,40]}) print(df) #apply 적용x..
데이터 분석/파이썬 Basic & EDA
2022. 7. 13. 23:22