[멋사] AI SCHOOL 5기_ Day 9

람다 함수

람다(lambda) 함수는 익명 함수(Anonumous function)로 이름 없는 함수다.

1회용으로 잠깐만 쓰는 함수를 만들 때 사용한다. 그래서 코드가 굉장히 간결하다!

출처_ 제대로 파이썬_ https://wikidocs.net/22804

하지만 사람마다 코딩 스타일이 다르다보니 많은 코드들을 보다보면 아주 긴 람다 함수를 마주칠 때가 있다고한다.

그 때 가장 중요한건 " : " 을 찾는 것이다..! 콜론을 기준으로 왼쪽은 인풋, 오른쪽은 아웃풋을 나타내기 때문이다.

 

모듈? 라이브러리? 패키지?!

헷갈리는 용어들을 쉽게 정리해주셨다. 

모듈은 가장 작은 단위로 python 파일 하나를 말한다.

그리고 그 파일들을 모아놓은 폴더를 라이브러리 또는 패키지 라고 말한다. 

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데이터

데이터의 종류는 크게 3가지로 분류할 수 있다. 

• 정형 데이터 : 행과 열이 있는 데이터 (ex. 엑셀)
• 반정형 데이터 : 비정형 데이터 중 텍스트 데이터 일종. 구조화되어있는 데이터다. (ex. 로그, html)
• 비정형 데이터: 음성, 영상, 이미지, 텍스트 데이터 등

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Pandas(판다스)

판다스는 데이터 분석을 할때 가장 많이 사용하는 라이브러리다.

DataFrame(데이터프레임)과 Series(시리즈), 2개의 자료구조를 사용한다.

# 데이터 프레임의 상단 부분을 출력한다
df.head() 

# 데이터 프레임의 하단 부분을 출력한다
df.tail() 

# 각 열의 기술 통계량(Descriptive Statistics)을 보여준다
df.describe() 

# 컬럼명, 결측치를 제외한 데이터 카운트, 데이터타입을 보여준다
df.info() 

# 엑셀의 피벗 테이블과 비슷하다
pd.pivot_table(df, index='행 위치에 들어갈 열', aggfunc=np.집계함수) 

del df['열 이름']    # 열 삭제
df.drop(['행 이름']) # 행 삭제
df.columns # 열 이름들을 보여준다
df.index   # 행 이름들을 보여준다

# 열 이름 바꾸기 
df.rename(columns = {'기존 컬럼명' : '바꿀 컬럼명'}, inplace = True) 

# 특정 컬럼 기준으로 내림차순 정렬하기
df.sort_values(by='컬럼명', ascending = False, inplace = True) 

new_df = df.copy() # 데이터 프레임 복사. deep copy.

 

* 참고) aggfunc == aggregation function(집계 함수) : sum, mean, max, min 등

 

** 결측치(missing data)를 다루는 방법

- 랜덤하게 채우기 (예를들어 최대/ 최소값을 지정하고 그 안에서 random 함수로 값을 정하는 경우)

- 주변 (행의) 값들로 채우기 (매일 온도값을 체크하는 데이터일 경우 이 방법이 나쁘지 않다)

- 열의 대푯값을 계산해서 채우기 (평균이나 중위값 사용)

- 전체 행들을 그룹으로 묶어낸 후 그룹 내 해당 열의 대푯값으로 채우기

- 나머지 열들로 머신러닝 예측모델을 만든 후 해당 열의 값을 예측해 채우기

- 해당 열 삭제 (중요하지 않은 데이터인 경우)

 

 

⚠️ 해당 글은 멋쟁이사자처럼 AI SCHOOL 교육 내용을 복습하기 위해 작성하였습니다