Pandas DataFrame Dot 메서드 마스터하기 - 파이썬 데이터 분석

소개

이 랩에서는 Pandas DataFrame 의 dot() 메서드를 사용하는 방법을 배웁니다. dot() 메서드는 DataFrame 과 Series, DataFrame 또는 numpy 배열과 같은 다른 객체 간의 행렬 곱셈을 계산하는 데 사용됩니다. 새로운 Series 또는 DataFrame 을 반환합니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위한 Jupyter Notebook에 접근하십시오.

때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한 사항으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.

학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.

DataFrame 생성 및 다른 DataFrame 과의 행렬 곱셈 계산

pandas 라이브러리를 pd로 임포트합니다.

다음 데이터를 사용하여 DataFrame df1을 생성합니다:

df1=pd.DataFrame([[0,1,1,2],[2,1,1,0]],columns=('A','B','C','D'))

다음 데이터를 사용하여 다른 DataFrame df2를 생성합니다:

df2=pd.DataFrame([[1, 2], [2, 3], [2, 3], [4,1]],index=('A','B','C','D'))

df1, df2 및 dot() 메서드를 사용하여 행렬 곱셈의 결과를 출력합니다:
```
print(df1)
print(df2)
print(df1.dot(df2))
```

DataFrame 생성 및 다른 DataFrame 과의 행렬 곱셈 계산

pandas 라이브러리를 pd로 임포트합니다.
다음 데이터를 사용하여 DataFrame df1을 생성합니다:
```
df1= pd.DataFrame([[1, 1, 1],[2, 2, 2],[3, 3, 3]])
```
다음 데이터를 사용하여 다른 DataFrame df2를 생성합니다:
```
df2= pd.DataFrame([[1, 0, 0],[0, 1, 0],[0, 0, 1]])
```
dot() 메서드를 사용하여 행렬 곱셈의 결과를 출력합니다:
```
print(df1.dot(df2))
```

Series 를 이용한 행렬 곱셈 계산

pandas 라이브러리를 pd로 임포트합니다.

다음 데이터를 사용하여 DataFrame df1을 생성합니다:

df1= pd.DataFrame([[1, 1, 1],[2, 2, 2],[3, 3, 3]],columns=('a','b','c'))

다음 데이터를 사용하여 Series df2를 생성합니다:
```
df2=pd.Series([1, 1, 2],index=('a','b','c'))
```
df1, df2 및 dot() 메서드를 사용하여 행렬 곱셈의 결과를 출력합니다:
```
print(df1)
print(df2)
print(df1.dot(df2))
```

ValueError 처리

pandas 라이브러리를 pd로 임포트합니다.
다음 데이터를 사용하여 DataFrame df1을 생성합니다:
```
df1=pd.DataFrame([[0, 1], [1, 2],[2, 0]])
```
다음 데이터를 사용하여 다른 DataFrame df2를 생성합니다:
```
df2=pd.DataFrame([[1, 2], [2, 3],[2, 3]])
```
dot() 메서드를 사용하여 행렬 곱셈의 결과를 출력하려고 시도합니다:
```
print(df1.dot(df2))
```

요약

이 랩에서는 Pandas DataFrame 에서 dot() 메서드를 사용하여 행렬 곱셈을 계산하는 방법을 배웠습니다. DataFrame, Series 를 사용한 예시와 행렬이 정렬되지 않은 경우의 ValueError 처리를 다루었습니다. dot() 메서드는 Pandas 에서 행렬 연산을 수행하기 위한 강력한 도구입니다.