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[Python 정리] 데이터 가공
#. 색인 (.np.ix_, .iloc, .loc) *# 슬라이스 색인 (얕은 복사, 원본 갱신) - 1차원 : ar[n:m] # n~m-1 - 2차원 : arr[:2] # 행 우선 (n~1행) arr[:2, 1:] # (n~1행, 1~m열) # 다차원 색인 - arr[[1,5,3], [2,6,4]] # point 색인 (1,2), (5,6), (3,4) - arr[[1,5,3], [:,[2,6,4]] # 1,5,3행의 2,6,4열 # np.ix_() 함수 색인 - arr[np.ix_([1,5,3], [2,6,4])] # 1,5,3행의 2,6,4열 (np.ix_ 함수 : 위치 값으로 전달) # iloc[] 정수 색인 - df.iloc[0,:] # 0번째 행 - df.iloc[:,0] # 0번째 열 - d..
[Python] 엑셀(excel) 파일 불러오기 - xlrd, openpyxl 패키지
# xlrd, openpyxl 패키지 설치> conda install xlrd > conda install openpyxl # excel 파일 불러오기 (pd.ExcelFile, .parse)xls_file.parse?xls_file.parse(sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, co..