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1. string.count(self, x, _start, _end)  문자열 내부에서 특정 문자, 혹은 문자열이 포함되어 있는지 확인 후 포함된 개수를 계산해서 반환하는 함수이다.  count함수의 특징대소문자를 구분한다.찾을 x에 문자 한 개를 넣어도 가능하고 문자열을 넣어도 가능하다._start, _end에 아무것도 넣지 않으면 문자열 처음부터 끝까지 탐색한다.찾을 x의 범위는 _start 2. count 함수 예시  # 문자열 'Hello World'str = 'Hello World'print("str = "+str)# str에 'k'가 몇 개 있는지?print("str.count('k')")print(str.count('k'))# str에 'l'이 몇 개 있는지?print("str.count('..

1. bin()전달받은 integer 혹은 long integer 자료형의 값을 이진수(binary) 문자열로 돌려준다.__builtin__module에 포함된 function이다. 2. bin 함수 예시 integer 를 이진수(binary) 문자열로 바꿀 경우b = bin(10)print(b) # '0b1010' long integer를 이진수(binary) 문자열로 바꿀 경우l_value = bin(9223372036854775808)print(l_value) # '0b1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000'  출처 : https://technote.kr/242

1. 문자열 입력 받기text1 = input()text2 = input("문자열을 입력하세요 : ")  2. 숫자 입력 받기num = int(input('숫자를 입력해주세요 : '))   3. 여러 개의 값 입력 받기 문자열 st1, st2 = input('문자열을 입력해주세요 : ').split() # 코드 실행 시# 문자열을 입력해주세요 : 안녕하세요 반갑습니다.print(st1, st2) # 안녕하세요 반갑습니다.print(st1) # 안녕하세요print(st2) # 반갑습니다. 숫자num1, num2 = map(int,input('두 개의 숫자를 입력해주세요 : ').split())# 코드 실행 시# 두 개의 숫자를 입력해주세요 : 3 10print(num1) # 3print(num2..

Python은 스택 자료구조를 따로 제공하지 않는다. 하지만, 기본 클래스인 list를 통해 스택을 흉내낼 수 있다. 1. Stack 이란? 스택은 가장 나중에 들어온 자료가 가정 먼저 처리되는 LIFO (Last-In-First-Out) 자료구조이다. 쉽게 생각해서, 구멍이 하나밖에 없는 병이라고 생각하면 이해하기 쉽다.   2. Stack이 지원하는 operationOperation구현Time Complexity - Average Casepop itemmy_stack.pop()O(1)push itemmy_stack.append(x)O(1)  3. Stack 구현 Stack - init# 빈 스택(리스트)로 초기화stack = [] Stack - push# 스택에 원소 추가stack = [1,2,3]s..

■ merge() 함수 - 완전히 다른 df끼리 합침 (concat과는 다름) - DB의 join연산과 유사함 (공통키 존재) - 두 DataFrame에사 공통열 (Primary Key, Foreign Key) 필요 - shape이 다른 두 Dataframe 생성 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame( {'번호':[10,20,30,40,50,60,70], #PK '이름':['홍길동','임꺽정','전우치','손오공','저팔계','사오정','삼장법사']} ) print(df1.shape) display(df1) df2 = pd.DataFrame( {'번호':[10,10,20,40,50,40,40,70,80], # FK '금액' : [1000,..

■ map() 함수의 이용 ※ Series 객체.map() 이면, 매개 변수 내에 연속된 데이터 따로 넣어주지 않아도 됨 import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(np.arange(10)) s.map(lambda x:x**2) ■ map() 함수를 이용한 데이터 수정 : 데이터 전처리 중 하나인 labeling 이나 one-hot encoding 처리 시 사용(명목형 데이터-> 숫자 데이터로 반환) s = pd.Series(['A','B','B','A','C','B']) map_data = {'A':0,'B':1,'C':2} s.map(map_data) # labeling ■ map()을 Dataframe에 적용 ※ csv 파일 읽어서 데이터프레임 활..

■ np.reshape() / ndarray.reshape() - 원본 변경하지 않고 배열을 새로운 shape으로 수정함 - 원본 배열의 요소의 개수가 변경할 모양의 매열 요소의 개수와 가르면 에러 발생 import numpy as np a = np.arange(6) print(a) b = a.reshape(3,2) print(b) print(a) # b의 생성에 의해 a가 변하지 않음 print('-'*30) c=np.reshape(a,(1,6)) print(c) d = np.reshape(a,(-1,2)) # 열의 크기만 2로 맞추고 행의 크기는 전체 요소 크기에 맞춰 알아서 지정함(-1) print(d) e = np.arange(1,11).reshape(2,5) print(e) print() f =..

■ pd.date_range() - start : 시작 날짜 - period : 생성할 timestamp 개수 - freq : 시간 간격 (D : 1일(기본값), nD : n일 간격, W : 1주, M : 월말, MS : 월초, Q : 분기말, QS :분기초, A : 연말, AS:연초) - 202311110날짜부터 1일씩 증가하면서 6개의 timestamp생성 dates = pd.date_range('20231110',periods=6) print(type(dates)) print(dates) - 202310508부터 월 초 간격으로 증가하면서 6개의 timestamp생성 (입력된 월의 연초는 지났으므로 다음 달 부터 생성) dates = pd.date_range('20230508',periods=6,f..