리스트

[Concept] 배열 - 큐와 스택

#자료구조_배열 [파이썬의 배열] 리스트 활용 1차원, 2차원까지는 알고 있으면 좋다. 같은 종류의 데이터를 순차적으로 저장한다. Q. 왜 필요한가? A. 같은 종류의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 사용하기 위해! [단점] 데이터 추가/삭제의 어려움 미리 최대 길이를 지정해야 하는 점 Q. Why? A. 삭제 시, 뒤에 있던 데이터를 앞당겨야하기 때문이다. [장점] 인덱스를 통해 빠른 접근 가능하다. 첫 데이터의 위치에서 상대적인 위치로 데이터에 접근(인덱스 번호로 접근)한다. # 자료구조_큐(Queue) [큐] 줄을 서는 행위와 유사 FIFO(First-In, First-Out) 또는 LILO(Last-in, Last-Out) 방식. 스택 Q.큐에 값을 넣은 상태에서, 데이터를 꺼내라는 명령을 내리..

ndarray, 리스트, 딕셔너리와 DataFrame 상호 변환하기

일반적으로 DataFrame으로 변환 시에는 컬럼명을 지정해준다. DataFrame이 2차원 데이터(행과 열)이기 때문에, 기본적으로 2차원 이하의 데이터들만 DataFrame으로 변환될 수 있다. 1. 1차원_리스트와 ndarray(넘파이) import numpy as np import pandas as pd list1 = [1,2,3] # 1차원 리스트 array1 = np.array(list1) # 1차원 numpy ndarray col_name1 = ['col'] # 컬럼이름 리스트 # 리스트를 이용해 데이터프레임 생성 df_list1 = pd.DataFrame(list1, columns=col_name1) # ndarray를 이용해 데이터 프레임 생성 df_array1 = pd.DataFrame..