DataCook DataCook

%matplotlib inline import mglearn import matplotlib.pyplot as plt mglearn.plots.plot_scaling() 정규화 표준편차를 구하는 이유 : 중심으로부터 이격이 얼마나 있는가를 확인하기 위해 분석에서는 분산이 커야 주성분 (분산이 크면 왜 이런 분포인지, 어떻게 줄일 수 있는지 연구대상이 됨) z-score (관측치-평균)/표준편차 표준화 => 표준정규분포 (확률) import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([[1, np.nan, 2],[2,3,5],[np.nan,4,6]]) df df.dropna() df.dropna(axis='columns') df[3] = np.nan df.dr..

python : 문자열 처리 - 검색, 분리(split), 추출, 대체, 결합, 공백처리 - 문자열의 기본자료구조는 배열 (1차원 배열) 정규표현식 (regular expression) : re => 모든 언어에서 똑같은 방식으로 처리 - 패턴으로 처리 smiles = "C(=N)(N)N.C(=0)(0)0" # 1차원 배열 print(smiles[0]) print(smiles[1]) print(smiles[-1]) print(smiles[1:5]) print(smiles[10:-4]) C ( 0 (=N) C(=0) # 단어찾기 s = "That that is is that that is" print(s.count('t')) s = s.lower() print(s.count("that")) s.find("..