Python

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I. Iterrows

이번 포스팅은 Iterrows()의 확장개념입니다. 본 포스트를 보고 학습하시기 전에 Pandas Iterrows 함수 활용에서 학습 하기를 바란다.

II. Itertuples의 개념

itertuples()는 기본적으로 iterrows() 함수보다는 빠르다.

import pandas as pd
import io
import requests
import pprint

url = 'https://raw.githubusercontent.com/chloevan/datasets/master/sports/baseball_stats.csv'
url=requests.get(url).content
baseball_stats = pd.read_csv(io.StringIO(url.decode('utf-8')))

pprint.pprint(baseball_stats.head())

  Team League  Year   RS   RA   W   OBP   SLG    BA  Playoffs  RankSeason  \
0  ARI     NL  2012  734  688  81  0.33  0.42  0.26         0         NaN   
1  ATL     NL  2012  700  600  94  0.32  0.39  0.25         1         4.0   
2  BAL     AL  2012  712  705  93  0.31  0.42  0.25         1         5.0   
3  BOS     AL  2012  734  806  69  0.32  0.41  0.26         0         NaN   
4  CHC     NL  2012  613  759  61  0.30  0.38  0.24         0         NaN   

   RankPlayoffs    G  OOBP  OSLG  
0           NaN  162  0.32  0.41  
1           5.0  162  0.31  0.38  
2           4.0  162  0.32  0.40  
3           NaN  162  0.33  0.43  
4           NaN  162  0.34  0.42  

III. 조건부 행 추출

드디어 Python 데이터 분석가로 보스턴 레드박스(BOS)야구팀에 취직을 했다고 가정을 해보자. 단장이 2008 ~ 2010년까지의 득점과 실점의 차이를 보고 싶다고 요청을 해왔다. 이럴 때 어떻게 해야 할까?

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I. Iterrows의 개념

데이터 전처리를 진행할 때, 데이터프레임에서 행에 반복적으로 접근을 하면서 값을 추출하거나 또는 그 값을 조작하는 일이 발생한다. 예를 들면, 특정 컬럼 A의 값에서 대문자 A를 찾아내 소문자 b로 변경한다고 가정해보자. 이런 경우에는 언제나 For-loop를 통한 반복문 코드 작성을 만들어야 한다.

I. 지도 학습 VS 비지도 학습

머신러닝은 크게 두 가지 유형으로 분류한다. 우선 아래 표를 보자.

지도학습(Supervised Learning)은 종속변수(Dependent Variable) 선정이 매우 중요하며. 종속변수 선정과 함께 데이터 분석도 같이 병행이 된다. 그러나 비지도학습(Unsupervised Learning)은 데이터가 많은데, 어떻게 분류하면 좋을지 모를 때 서로 비슷한 특징끼리 결합 및 그룹화 하는 것을 말한다.

I 지도 학습 VS 비지도 학습

머신러닝은 크게 두 가지 유형으로 분류한다. 우선 아래 표를 보자.

지도학습(Supervised Learning)은 종속변수(Dependent Variable) 선정이 매우 중요하며. 종속변수 선정과 함께 데이터 분석도 같이 병행이 된다. 그러나 비지도학습(Unsupervised Learning)은 데이터가 많은데, 어떻게 분류하면 좋을지 모를 때 서로 비슷한 특징끼리 결합 및 그룹화 하는 것을 말한다.

1. Introduction

Leaflet 패키지는 동적 지도 시각화를 위한 자바스크립트-오픈소스 기반 라이브러리입니다. 일반적인 기업 회사 뿐만 아니라 GIS 전문 회사인 OpenStreetMap, Mapbox, 그리고 CartoDB에서도 이 패키지를 사용하고 있습니다.

R의 leaflet 패키지는 일종의 자바스크립트의 Leaflet을 쉽게 연동(Integrate) 할 수 있도록 도와 주는 패키지입니다.

2. Features

패키지의 주요 특징은 아래와 같습니다. 오역 방지를 위해 원문에 있는 내용을 그대로 사용했습니다.

• Interactive panning/zooming

• Compose maps using arbitrary combinations of:

  • Map tiles
  • Markers
  • Polygons
  • Lines
  • Popups
  • GeoJSON

• Create maps right from the R console or RStudio

1. 개요 (Overview)

tensorflow(텐서플로) R 패키지를 사용하기 전에 시스템에 TensorFlow 버전을 설치해야 한다. 아래에서는 TensorFlow 설치 방법과 설치 사용자 정의에 사용할 수 있는 다양한 옵션에 대해 설명 한다.

이번 포스트에서는 주로 R install_tensorflow() 함수의 사용을 다루며, 이는 TensorFlow를 설치하는 데 필요한 다양한 단계에서 wrapper 쉽게 사용할 수 있도록 도와 준다.

Tensorflow(텐서플로)는 아래와 같은 OS 환경에서 구동이 된다.

• Ubuntu 16.04 or later
• Windows 7 or later
• macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support)

2. 설치 (Installation)

R 패키지 설치하는 방법과 동일하다

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I. 개요

pip를 사용하여 TensorFlow 설치를 해본다.

II. 시스템 요구사항

• Python 3.5-3.7
• pip 19.0 이상(manylinux2010 지원 필요)
• Ubuntu 16.04 이상(64비트)
• macOS 10.12.6(Sierra) 이상(64비트)(GPU 지원 없음)
• Windows 7 이상(64비트)(Python 3만 해당)
• Raspbian 9.0 이상
• GPU 지원에는 CUDA® 지원 카드 필요(Ubuntu 및 Windows)

참고: TensorFlow2를 설치하려면 최신 버전의 pip가 필요하다.