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파이썬 - 판다스를 이용해 데이터 시트 별로 파일 분리하기

EXCEL 혹은 CSV 파일의 다중 시트를 각각의 시트 단위로 분할해서 저장하고 싶을 때는 아래와 같은 코드를 실행하면 간단하게 분리할 수 있다. # 판다스 라이브러리 삽입 import pandas as pd # 데이터 불러오기 data = pd.read_excel('데이터 파일 경로', sheet_name=None) # 시트 이름별로 csv 파일 추출(저장경로는 데이터 파일 경로와 같다.) for key in data.keys(): data[key].to_csv('%s.csv' %key)

공부/판다스 2021.06.24

구글 머신러닝 단기집중과정_머신러닝 용어집

* 해당 내용은 구글 머신러닝 단기집중과정 용어집 페이지에서 발췌하였다. 머신러닝 용어집 이 용어집에서는 머신러닝과 관련된 일반 용어 및 텐서플로우에서만 사용하는 용어를 정의합니다. ★ 참고: 영어 외 버전의 머신러닝 단기집중과정은 2019년 4월부터 업데이트되지 않습니다. 최신 콘텐츠는 영어 버전을 참조하세요. A A/B 테스트(A/B testing) 둘 이상의 기법을 통계적으로 비교하는 방법으로서, 일반적으로 기존 기법과 새로운 기법을 서로 비교합니다. A/B 테스트의 목표는 더 우수한 기법을 찾는 것뿐만 아니라 그 차이가 통계적 유의성을 갖는지 여부를 파악하는 것입니다. A/B 테스트에서는 일반적으로 단일 측정항목을 사용하여 두 기법을 비교하지만, 적용 가능한 기법 및 측정항목의 수에는 유한성의 범..

구글 머신러닝 단기집중과정_머신러닝 엔지니어링 실무지침서

* 해당 내용은 구글 머신러닝 단기집중과정 가이드 페이지에서 발췌하였다. 머신러닝 엔지니어링 실무지침서 Martin Zinkevich 본 문서의 목적은 머신러닝에 관한 기초 지식을 갖춘 독자들이 Google의 머신러닝 관련 권장사항을 참고할 수 있도록 돕는 것으로, Google C++ 스타일 가이드 등의 인기 있는 실무 프로그래밍 가이드처럼 머신러닝에 관한 스타일을 제시합니다. 머신러닝 수업을 들은 적이 있거나 머신러닝 모델을 개발하거나 다뤄본 경험이 있다면 이 문서를 읽는 데 필요한 배경 지식을 갖춘 것입니다. 용어 효과적인 머신러닝을 논하는 본 문서에서는 다음과 같은 용어가 반복적으로 사용됩니다. 인스턴스: 예측하려는 대상물을 의미합니다. 예를 들어 웹페이지를 '고양이와 관련됨' 혹은 '고양이와 무관..

구글 머신러닝 단기집중과정_필수 조건 및 사전 작업

개요 페이지를 넘어가면 아래와 같은 전체 페이지가 나온다. 앞으로 해당 페이지 통해서 계속 교육을 진행할 거다. 좌측의 강의 구성과 우측의 목차를 강의별로 확인하면서 이용하면 될 것 같다. 첫 번째 3가지 선택항목 중 머신러닝 단기집중과정이 나에게 맞을까요? 두 번째 답변으로 눌렀다. "머신러닝에 대해 약간의 배경 지식이 있지만 최신 정보를 접하고 체계적인 이해를 갖추고자 합니다." 사실 이것저것 눌러봤자 똑같이 학습 시작 버튼이 활성화된다. 먼저 교육 시작 전에 확인해야 할 필수사항 몇 가지 알아보자. 단기집중과정이기 때문에 사전 지식은 필요하지 않다고 명시되어있다. 다만 어느 정도 선행 학습되어있다면 이해가 수월할 것으로 예상된다. (사실 너무 뻔한 얘기다. 당연한 소리.) 기본 대수학 개념과 Pyt..

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