Data Science

딕셔너리¶ 딕셔너리(dictionary) : key-value 쌍 {'가':123, '나':456, '다':789, '라':234} In [1]: my_dict = { 'name' : 'harry', 'age' : 27, 'height' : 190, 'weight' : 99.9 } my_dict Out[1]: {'name': 'harry', 'age': 27, 'height': 190, 'weight': 99.9} 아이템 선택/수정/추가¶ In [2]: my_dict.keys() Out[2]: dict_keys(['name', 'age&#39..

세트¶ 세트(set) : 집합과 같은 속성 {'가','나','다','라'} In [1]: fruit_set = {'apple','banana','orange'} In [2]: fruit_set = {'apple','banana','orange','apple','banana'} fruit_set # 중복을 허용하지 않음 Out[2]: {'apple', 'banana', 'orange'} 아이템 선택 (인덱싱)¶ In [3]: # set 은 순서가 없기 때문에, 인덱싱 불가능 fruit_set[1] ------------------------------..

튜플¶ 튜플(tuple) : 데이터를 연속적으로 관리. 값을 바꿀 수 없음 ('가','나','다','라') In [8]: fruit_tuple = ('apple','banana','orange') In [9]: fruit_tuple = ('apple','banana','orange','apple','banana') # 중복허용 fruit_tuple Out[9]: ('apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana') 아이템 선택¶ In [10]: fruit_tuple[1] Out[10]: ..

리스트¶ 리스트(list) : 데이터를 연속적으로 관리. 값을 바꿀 수 있음 ['가','나','다','라'] In [1]: fruit_list = ['apple','banana','orange'] In [2]: # 중복허용 fruit_list = ['apple','banana','orange','apple','banana'] fruit_list Out[2]: ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'banana'] 아이템 선택 (인덱싱)¶ In [3]: fruit_list = ['ap..

* 리스트(list) : 데이터를 연속적으로 관리. 값을 바꿀 수 있음 ['가','나','다','라'] * 튜플(tuple) : 데이터를 연속적으로 관리. 값을 바꿀 수 없음 ('가','나','다','라') * 세트(set) : 집합과 같은 속성 {'가','나','다','라'} * 딕셔너리(dictionary) : key-value 쌍 {'가':123, '나':456, '다':789, '라':234} 컨테이너는 일종에 편리하게 값을 저장하기 위한 수단이라고 보면 된다. 네 가지의 컨테이너들은 모두 특성이 다르기 때문에 주요 특징과 차이점을 잘 숙지 할 필요가 있다. 특히, 데이터분석에 있어서 컨테이너가 자주 쓰인다.