http : / / pandas . pydata . org / pandas - docs / stable / 10 min . html # minpandas : 데이터 분석 기능 제공 . CSV 파일 들 의 데이터 를 읽 고 원 하 는 데이터 형식 으로 변환 # Load in the train and test datasets . 데이터 읽 어 오 기 train = pd . read _ csv ( '../ input / train . csv ') test = pd . read _ csv ( '../ input / test . csv ')# 행렬 train [ ' Fare '] 를 개수 를 동등 하 게 4 개 그룹 으로 자름 . 개수 기준 으로 값 이 제일 작 은 1 / 4 개 를 한 그룹 으로 그 다음 값 으로 2 / 4 개 . .. 등등 레퍼런스 링크 train [ ' CategoricalFare '] = pd . qcut ( train [ ' Fare '], 4 ) # 행렬 train [ ' Age '] 를 값 에 따라서 5 개 그룹 으로 자름 . ( 개수 가 아닌 값 ) 기준 값 은 최대 와 최소 의 차 를 5 등분 해서 만 듦 레퍼런스 링크 train [ ' CategoricalAge '] = pd . cut ( train [ ' Age '], 5 ) # pandas 의 기본 적 행렬 구조 선언 방식 feature _ dataframe = pd . DataFrame ( {' features ': cols , ' Random Forest feature importances ': rf _ features , ' Extra Trees feature importances ': et _ features , ' AdaBoost feature importances ': ada _ features , ' Gradient Boost feature importances ': gb _ features })# 출력 파일 생성 방법 StackingSubmission = pd . DataFrame ( { ' PassengerId ': PassengerId , ' Survived ': predictions }) StackingSubmission . to _ csv ( " StackingSubmission . csv ", index = False ) # 입력 을 분할 ( 여기 선 데이터 와 라벨 컬럼 별 로 분할 ) df = pd . DataFrame ( input ) data = df . ix [ : , 0 : 1 ] # 데이터 label = df . ix [ : , 2 ] # 레이블 # 행렬 합치 기 wh = pd . concat ( [ w , h ] , axis = 1 ) # axis 1 기준 으로 합침 ( 열 을 늘려서 붙임 ) # DataFrame for 문 에서 index 에 접근 for idx , row in df . iterrows ( ) : .... 그래프 그리 기 import matplotlib . pyplot as pltimport pandas as pddf = pd . DataFrame ( data ) plt . style . use ( ' ggplot ') # 이건 뭐 하 는 거 지 ? df . plot ( kind =" bar ", subplots = True , ylim =( 0 , 0 . 15 ) ) # 그래프 그리 기 . 종류 는 bar , 그래프 여러 개 , y 축 칸 은 0 . 15 로 그래프 그리 는 matplotlib . pyplot 만 따로 정리 해야 할 듯 모든 행 또는 열 에 연산 적용 result = data . apply ( np . sqrt ) numpy 의 ndarray 로 변경 X = csv [ [ " column 1 ", " column 2 "]]. as _ matrix ( )