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데이터프레임 df에서 col1, col2 컬럼명 제외하고 모두 조회 df[df.columns.difference(['col1', 'col2'])]

import pandas as pd data = pd.read_csv('./data.csv') data name age sex country 0 kim 14 man korea 1 park 22 female korea 2 lee 34 man korea 3 jung 44 female canada 4 gang 31 man america 1. 열 추출 # 시리즈(1차원) data['name'] 0 kim 1 park 2 lee 3 jung 4 gang Name: name, dtype: object # 데이터프레임(2차원) # 2개 이상 열 추출하는 경우 [[ ]] data[['name', 'age']] name age 0 kim 14 1 park 22 2 lee 34 3 jung 44 4 gang 31 2. 행..

import pandas as pd # 파일 불러오기(csv) data = pd.read_csv('./data.csv') data name age sex country 0 kim 14 man korea 1 park 22 female korea 2 lee 34 man korea 3 jung 44 female canada 4 gang 31 man america # head() : 데이터 시작 부분 출력 # default의 경우 5개 행 출력 data.head(2) name age sex country 0 kim 14 man korea 1 park 22 female korea # tail() : 데이터 끝부분 출력 # default의 경우 5개 행 출력 data.tail(2) name age sex count..

import pandas as pd 1. CSV 파일 불러오기¶ # 파일 불러오기(csv) data = pd.read_csv('./data.csv') data name age sex country 0 kim 14 man korea 1 park 22 female korea 2 lee 34 man korea 3 jung 44 female canada 4 gang 31 man america # pd.read_csv('경로/파일명.확장자', sep='구분자', encoding = '') data = pd.read_csv('./data.csv', sep=',', encoding='utf-8') data name age sex country 0 kim 14 man korea 1 park 22 female korea..

파이썬은 클래스 기반의 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 이때, 객체(Object)는 여러가지 속성을 가질 수 있는 대상을 말하며 클래스(Calss)는 객체를 효율적으로 생성하기 위해 만들어진 구문입니다. 그럼 학생 성적 관리 프로그램을 통해 자세히 알아보겠습니다. 학생 성적 관리를 위해서는 학생 이름, 학번, 과목별 성적 등이 필요합니다. 1. 객체 우선 딕셔너리로 학생을 표현하고 이를 리스트로 묶어 학생들을 표현했습니다. 이때, 여러가지 속성을 가질 수 있는 대상인 학생이 바로 객체입니다. students = [ {'name' : '홍길동', '국어': 87, '수학': 98, '영어': 88, '과학': 95}, {'name' : '김미영', '국어': 92, '수학': 98, '영어': 96, '..