파이썬 '판다스 데이터 분석' - 단위 변환, 자료형 변환 .astype('float'), unique(), nunique(), replace({ type: dict},inplace=True)
단위 변환 서로 다른 단위가 섞여 있거나 같은 대상을 다른 형식으로 표현하면 분석의 정확도는 현저히 낮아진다. 데이터 포맷을 일관성있게 표준화 하는 작업이 필요하다. 마일 야드 온스 -> 미터 평 그램 import pandas as pd df = pd.read_csv('data/auto-mpg.csv', header=None) df.columns=['mpg','cylinders','displacement','horsepower','weight','acceleration','model year','origin','name'] 마일 -> 킬로미터 mpg_to_kpl = 1.60934/3.78541 df['kpl'] = (df['mpg'] * mpg_to_kpl).round(2) df['kpl'].head()..
2021. 7. 19.
파이썬 '판다스 데이터 분석' - 데이터프레임 구조(shape, info(),describe(),value_counts()..), 통계함수(mean(), median(), min(), max(), std(), corr())
데이터셋의 내용과 구조를 개략적으로 살펴볼 수 있는 함수들과 통계함수들을 살펴볼 것이다. 데이터프레임 구조 import pandas as pd df = pd.read_csv('data/auto-mpg.csv', header=None) # 열 이름 지정 df.columns= ['mpg','cylinders','displacement','horsepower','weight', 'acceleration','model year','origin','name'] df.head() mpgcylindersdisplacementhorsepowerweightaccelerationmodel yearoriginname 018.08307.0130.03504.012.0701chevrolet chevelle malibu 115.0..
2021. 7. 8.
파이썬을 이용한 OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision) 는 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 라이브러리 영상처리, 3D 구성, 추적, 기계학습, 딥러닝, 인식 다양한 영상 처리 알고리즘을 쉽게 사용가능하다. 본래 C 언어만 지원했지만 C++을 지원하기 시작했고, 현재는 C++11 을 공식으로 채택하고 있다. 딥러닝과 Python이 뜨면서 파이썬을 공식적으로 지원하고 있고 파이썬으로 랩핑하여 사용하는 추세이다. 기계학습, 딥러닝에 관련한 기능들을 다루려고 한다. 카메라 다루기 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,720) cap.set(4, 1080) while True: ret, frame = cap.read() frame = cv2.flip(fr..
2021. 1. 31.
