[성동1기 전Z전능 데이터 분석가] 32일차 python 기초 - 함수, 패키지

 

3) 함수

 

입력값을 가지고 어떤 일을 수행한 후 그 결과물을 내어 놓는 것

 

• 함수의 형태

일반적인 함수: 입력값이 있고 리턴값이 있는 함수

ex)

def sub(a,b):

  return a-b

a= 10

b =2

print(sub(a,b))

 

8

 

입력값이 없는 함수: 입력값이 없고 리턴값이 있는 함수

 

def sayHello():

  return "hello!!"

a = sayHello()

print(a)

 

hello!!

 

리턴값이 없는 함수: 입력값이 있고 리턴값은 없는 함수

 

def multiple(a,b):

  print("%d, %d의 곱은 %d 입니다"%(a,b,a*b))

 

multiple(1,2)

1, 2의 곱은 2 입니다

 

4) 단순함수: 입력값도 없고 리턴값도 없는 함수

 def say():   print('hi')

 

• 매개변수 지정해서 호출하기

매개변수로 저장하면 매개변수 순서에 상관없이 함수를 사용할 수 있다는 장점이 있다.

# 매개변수 지정해서 호출하기

def say(string):

  print(string + ":D")

say("안녕하세요")

 

안녕하세요:D

 

# 성적 리스트를 입력받아 평균을 출력하는 함수를 만들고 사용하자

def avg(a):

  print(sum(a)/len(a))

a= [1,2,3,4,5]

avg(a)

 

3.0

 

패키지 

 

패키지란?

- 함수가 여러 개 들어있는 꾸러미

- 함수 사용하려면 패키지 설치 먼저

- 아나콘다에서 주요 패키지 대부분 들어있다.

 

• 패키지 로드하기, 패키지 함수 사용하기, 패키지 약어 활용하기

import seaborn as sns

var = ['a', 'a','c', 'd']

sns.countplot(x=var)

 

# seaborn의 titanic 데이터로 그래프 만들기

load_dataset()로 titanic 데이터 불러오기

df = sns.load_dataset("titanic")

df

 

# 다양한 함수 기능 이용하기

sns.countplot(data = df, x = "sex")

# x축 class

sns.countplot(data = df, x = "class")

#x 축 class alive 별 색 표현

sns.countplot(data = df, x = "class", hue = "alive")

 

# y축 class, alive별 색 표현

sns.countplot(data = df, y = "class", hue = "alive")

 

 

※ 함수 사용법이 궁금할 땐 help 함수를 활용하자.

 

패키지 설치하기

anaconda prompt 창에 pip install pydataset 입력한다.

패키지 함수 사용하기

import pydataset as a
a.data()

df = a.data('mtcars')
df

모듈

# '패키지명. 모듈명.함수명()'으로 함수 사용하기

import sklearn.metrics

sklearn.metrics.accuracy_score()

 

# '모듈명.함수명()'으로 함수 사용하기

from sklearn import metrics

metrics.accuracy_score()

 

# '함수명()'으로 함수 사용하기

from sklearn.metrics import accuracy_socre

accuracy_socore()

 

약어로 지정가능

 

패키지 함수

import pydataset
pydataset.data()

df_pydataset.data('metcars) #metcars 데이터를 df에 할당
df