시그모이드

인터넷을 휘적거리다가 우연히 pycaret이라는 모듈을 발견했다. 아주 쉽고 간편하게 머신러닝을 돌릴 수 있도록 해준다. 소개란에도 뭐 대중화를 위해 만들었다고 한다~ https://pycaret.gitbook.io/docs/get-started/installation Installation - PyCaret Official With PyCaret, you can train models on GPU and speed up your workflow by 10x. To train models on GPU simply pass use_gpu = True in the setup function. There is no change in the use of the API, however, in some cases,..

시군구와 계약년월을 행과 열로 같은 것끼지 묶고 싶다면? test = pd.DataFrame() test = df.groupby(['시군구', '계약년월'])['㎡당 가격(만원)'].mean() test = test.unstack() 이렇게 된다.

import pandas as pd from glob import glob file_names = glob("서울시학원정보(2016~2021)/*.csv") #폴더 내의 모든 csv파일 목록을 불러온다 total = pd.DataFrame() #빈 데이터프레임 하나를 생성한다 for file_name in file_names: temp = pd.read_csv(file_name, encoding='cp949') #csv파일을 하나씩 열어 임시 데이터프레임으로 생성한다 total = pd.concat([total, temp]) #전체 데이터프레임에 추가하여 넣는다

여러개를 포문돌려서 처리하려는데 매번 새로운 변수를 선언해버리는 방법은 없을까?????????????? 항상 이걸 몰랐다 근데 찾았다. 연도별 아파트매매, 상업업무용 매매에 대한 정보를 합쳐야한다..후 http://rtdown.molit.go.kr/ http://rtdown.molit.go.kr/ rtdown.molit.go.kr 여기서 다운받았다. 2016, 2017년 등등 데이터프레임으로 만들어야하는데 언제 노가다함.. import pandas as pd year = [2016,2017,2018,2019,2020,2021] for j in year: globals()['apart{}'.format(j)] = pd.read_csv(f'./gangseo/{j}아파트매매.csv', encoding='cp9..

데이터 전처리를 하다보면 하나의 행에서 원하는 값만 뽑아내고 싶을 때가 있다. 대충 예시를 위해 만들어본 csv파일 여기서 1번컬럼에서 J가 들어가는 것들만 뽑아내고 싶다고 한다면? import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv', encoding='cp949') j_df = df[df['1번컬럼'].str.contains('J')] # j_df = df[df['1번컬럼'].str.contains('J', na=False)]