제너레이터를 알기 위해서는 iteration, iterable, iterator를 먼저 알아보아야 한다. 1. Iteration : 반복/ 특정 횟수만큼 조건이 만족할 떄 까지 반복하는 형태 - for, while, recursive 2. iterable : 반복 가능한 형태의 객체 - list, tuple, string...file - 반복적으로 원소를 하나씩 꺼내올 수 있거나 - 반복적으로 원소에 접근이 가능한 형태 - 엄밀하게 따지면 객체내에 __iter__라는 메서드가 정의되어 있다면 iterable 객체다. 3. iterator - 반복 가능한 값을 생성할 수 있는 객체 - Python은 iterator를 통해 무한한 집합을 가정하는 것도 가능하다 - 엄밀하게 따지면 객체내에 __next__ 라..

*arg : *arguments의 줄임말/ 여러개의 인자를 함수로 받고자 할 때 쓰임 - 튜플 형태로 인식된다 ** kwargs : keyword arguments/ (키워드 = 특정값) 형태로 함수를 호출할 떄 쓰임 - 딕셔너리 형태로 인식된다. {'키워드' : '특정 값'} 순서 함수의 파라미터 순서 : 일반변수, *변수, **변수 * 변수 > 여러개가 arguments로 들어올 때, 함수 내부에서는 해당 변수를 튜플로 처리한다 ** 변수 > 키워드=' '로 입력할 경우에 그것을 각각 키와 값으로 가져오는 딕셔너리로 처리한다

1. List Comprehesion 기본...[i * i for i in range(10)]# 리스트에 입력될 값 + 반복문의 구조로 이해하면 편하다# 다만 2차원 이상은 만들지 않는 것이 좋다예시alist = [1,2,3,4,5]blist = [3,3,3,3,3][i * j for i,j in zip(alist,blist)]>> [3, 6, 9, 12, 15] 조건문을 만족하는 경우에만 만들게 할 수 도 있다[ 조건 만족 시 출력값 if 조건 else 조건 불만족 시 출력 값 for i in data] l = [22, 13, 45, 50, 98, 69, 43, 44, 1][x+1 if x >= 45 else x+5 for x in l]>>>[27, 18, 46, 51, 99, 70, 48, 49,..

매우 당연하게 pandas를 먼저 불러와야 한다 import pandas as pd 1. 만약 어떤 문자열이 포함되어 있는지를 알고 싶은 경우 df.column_name.str.contains('조건') 2. 데이터 프레임 내에 리스트의 값 혹은 어떠한 조건을 만족하는 데이터를 보고 싶을 때 alist = [~~~~,~~~,~~~,~~~] df[ df ['column_name'].isin(alist) ] 일단은 조건 검색 심화과정은 여기서 부터 출발한다...