잠토의 잠망경

표준화 평균: 0, 표준편차: 1 로 만드는 것 방법 대상 방법 평균 Data 값들 - 평균 표준편차 Data 값들 / 표준 편차 full code github def sample_standardzation01(): import numpy as np import scipy as sp datas = np.asarray([2, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 6]) # Datas mu = sp.mean(datas) # 평균 print('-'*100) print(datas) print(mu) # 변환 print(datas-mu) print(sp.mean(datas - mu)) print('-'*100) sigma = sp.std(datas, ddof=1) print(sigma) print(datas..

Github github 준비 import numpy as np import scipy as sp max, min 다른데서도 다 쓰는거 scipy에도 해당 함수가 있어서 써본다. # 최댓 값 print(sp.amax([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6])) # 6 print('-'*100) # 최솟 값 print(sp.amin([2,3,3,4,4,4,4,5,5,6])) # 2 평균 평균에 이상치 Data가 있는 경우 평균이 무너지게 된다. 여기서 이상치 Data는 100 이다. print(sp.mean([1, 2, 3, 4, 5])) # 3.0 print(sp.mean([2, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 6])) # 4.0 print(sp.mean([2,3,3,4,4,4,4,5,5,100..

groupby를 활용하여 matplot에 chart 그리기 GitHub https://github.com/yiwonjae/Project_Python_Lib/blob/master/PandasMy/PandasMyLibs.py ''' Groupby 된 DataFame을 chart로 구성 ''' def makeGroup_s003(df:DataFrame)->None: print(df.info()) grouped:DataFrameGroupBy = df.groupby(['file_name']) import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt for name, group in grouped: group:DataFrame = group ..

mean(), min(), max(), std() import pandas as pd from collections import OrderedDict s = pd.DataFrame({ 'Address':['Seoul','Asan'], 'occupation':['doctor','IT'], 'Born':['1981-01-10','1999-11-02'], 'Died':['2100-01-10','2099-01-02'], 'Age':[40,20]}, index=['a','b'], columns=[&#3..

Groupby 사용 하기 csv에서 col1을 기준으로 col3의 평균을 구하자 df.groupby(대상) col1,col2,col3,col4 1,2,1,4 1,1,2,3 1,1,3,4 2,0,4,3 2,2,5,4 3,1,6,3 3,2,7,4 import pandas as pd df = pd.read_csv('input.csv') print(df.groupby('col1')['col3'].mean()) 출력 col1 1 2.0 2 4.5 3 6.5 Name: col3, dtype: float64구조 설명 groupby: DataFrame 1개열 : Series groupbyed = df.groupby('col1') print(type(groupby..