소프트웨어 공장

Pandas로 Excel 파일 다루기1. 개요Excel은 데이터 분석에서 자주 사용되는 포맷 중 하나입니다. Pandas는 read_excel과 to_excel을 제공하여 Excel 파일을 쉽게 읽고 저장할 수 있도록 지원합니다. 이번 포스팅에서는 Pandas를 활용하여 Excel 파일을 다루는 방법을 실습과 함께 알아보겠습니다.2. Excel 파일 읽기 (read_excel)Pandas에서 Excel 파일을 읽기 위해 read_excel() 함수를 사용합니다. 먼저 Pandas와 openpyxl을 설치해야 합니다.pip install pandas openpyxl이제 샘플 Excel 파일을 읽어 보겠습니다.import pandas as pd# Excel 파일 읽기df = pd.read_excel("sam..

NumPy 배열의 데이터 타입 이해하기NumPy는 Python에서 과학 계산을 수행할 때 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 특히, 다차원 배열 객체인 ndarray를 제공하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 오늘은 NumPy 배열의 핵심 개념 중 하나인 데이터 타입(data type)에 대해 알아보겠습니다. 이 글에서는 데이터 타입의 개념, 주요 데이터 타입의 종류, 그리고 데이터 타입을 다루는 방법에 대해 설명합니다.데이터 타입이란?NumPy 배열의 데이터 타입은 배열에 저장되는 요소의 종류를 정의합니다. NumPy는 고성능 계산을 위해 배열 내의 모든 요소가 동일한 데이터 타입을 가지도록 설계되었습니다. 데이터 타입은 메모리에서 데이터를 저장하는 방식을 정의하며, 이는 효..

Pandas로 CSV 파일 다루기데이터 분석에서 CSV(Comma-Separated Values) 파일은 가장 널리 사용되는 포맷 중 하나입니다. Pandas를 활용하면 CSV 파일을 손쉽게 읽고, 수정하고, 저장할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Pandas로 CSV 파일을 다루는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. CSV 파일이란?CSV 파일은 각 행이 쉼표(,)로 구분된 텍스트 파일로, 간단하면서도 데이터 저장 및 교환에 많이 활용됩니다. Excel, 데이터베이스, 웹 애플리케이션 등 다양한 환경에서 사용됩니다.CSV 파일의 예시는 다음과 같습니다:name,age,cityAlice,25,New YorkBob,30,Los AngelesCharlie,35,Chicago이제 Pandas를 이용해 CS..

NumPy 배열의 속성 확인하기안녕하세요! 오늘은 NumPy 배열의 중요한 속성들을 확인하는 방법에 대해 알아보겠습니다. NumPy는 Python에서 과학 계산을 수행할 때 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나로, 특히 배열 데이터 처리를 강력하게 지원합니다. NumPy 배열의 속성들을 이해하면 데이터 구조와 배열 연산에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.NumPy 배열의 주요 속성NumPy 배열의 속성은 배열의 구조와 데이터를 설명하는 중요한 정보들을 제공합니다. 이 포스팅에서는 다음 속성들을 다룹니다:shapendimsizedtypeitemsizenbytesT (전치 행렬)이제 각 속성을 하나씩 살펴보고, 예제 코드를 통해 활용 방법을 알아보겠습니다.1. 배열의 shapeshape 속성은 배열의 차원별..

Series와 DataFrame의 차이 및 기본 생성 방법Python의 데이터 분석 라이브러리인 Pandas는 데이터를 다루는 데 매우 유용한 도구입니다. Pandas의 핵심 객체로는 Series와 DataFrame이 있으며, 이 둘은 데이터 구조를 이해하는 데 필수적입니다. 이번 글에서는 Series와 DataFrame의 차이를 살펴보고, 기본적인 생성 방법을 예제와 함께 소개하겠습니다.1. Series와 DataFrame의 차이1.1 Series란?Series는 1차원 배열과 같은 구조로, 인덱스를 포함하는 데이터입니다. Python의 리스트나 NumPy 배열과 유사하지만, 인덱싱 기능이 추가되어 데이터 분석에 더욱 적합합니다.Series 예제import pandas as pd# 리스트를 사용하여 S..

NumPy 배열 생성 방법안녕하세요! 오늘은 "소프트웨어 공장" 블로그에서 NumPy 배열을 생성하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다. Python에서 수치 데이터를 다루기 위해 NumPy는 매우 강력하고 유용한 라이브러리입니다. 특히, 데이터를 다루는 첫걸음은 배열(array)을 생성하는 것이겠죠. 이번 포스팅에서는 NumPy 배열을 생성하는 방법과 각 방법의 특성을 코드 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. numpy.array로 배열 생성하기numpy.array는 가장 기본적인 배열 생성 함수입니다. 기존의 Python 리스트나 튜플을 NumPy 배열로 변환할 때 주로 사용됩니다.import numpy as np# Python 리스트를 NumPy 배열로 변환list_data = [1, 2, 3, 4, ..

Android 로그 뷰어 프로그램 소개안드로이드 애플리케이션을 개발하다 보면 단말기의 로그를 실시간으로 확인하고, 필요한 로그만 골라 분석할 수 있는 도구가 꼭 필요합니다. Android 단말기를 연결해 테스트하는 경우, 단순히 adb logcat만으로는 불편함이 많습니다.이러한 불편함을 해소하기 위해, 제가 직접 Python으로 제작한 Android 로그 뷰어 프로그램을 소개해 드리려고 합니다. 이 프로그램은 단순히 로그를 보여주는 것에 그치지 않고, 다양한 부가 기능을 제공하여 개발자에게 효율적인 디버깅 환경을 제공합니다.주요 기능1. 단말기 Scan 기능프로그램을 실행하면 USB로 연결된 안드로이드 단말기를 자동으로 검색할 수 있습니다.Device Scan 버튼을 클릭하면 현재 연결된 단말기가 리스..

Pandas란? 데이터 분석을 위한 필수 라이브러리데이터 분석을 위해 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리 중 하나가 Pandas입니다. Pandas는 데이터를 효율적으로 다룰 수 있도록 도와주는 강력한 도구로, 표 형식의 데이터(데이터프레임)를 쉽게 조작하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다.1. Pandas의 특징Pandas는 다양한 기능을 제공합니다. 대표적인 특징은 다음과 같습니다:데이터 구조 제공: Series와 DataFrame 같은 데이터 구조를 지원하여 다차원 데이터를 쉽게 다룰 수 있음.데이터 처리 기능: 필터링, 정렬, 그룹화, 집계, 결측값 처리 등의 다양한 기능 제공.파일 입출력 지원: CSV, Excel, SQL 등의 포맷으로 데이터를 저장하고 불러올 수 있음.고성능 연산: N..

NumPy가 제공하는 주요 기능 소개안녕하세요, "소프트웨어 공장"에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 Python의 강력한 과학 계산 라이브러리인 NumPy의 주요 기능에 대해 소개하려고 합니다. NumPy는 고성능 다차원 배열 객체와 함께 배열 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이 포스팅에서는 NumPy가 제공하는 핵심 기능들을 알아보고, 간단한 예제를 통해 그 사용 방법을 소개하겠습니다.1. NumPy의 주요 특징NumPy는 다음과 같은 주요 특징을 제공합니다:고성능 다차원 배열 객체 (ndarray): NumPy의 핵심은 빠르고 효율적인 다차원 배열입니다.벡터화 연산: 반복문 없이 배열 연산을 수행할 수 있어 코드가 간결하고 실행 속도가 빠릅니다.다양한 수학 함수 제공: 선..

NumPy란 무엇인가?데이터 분석, 과학 계산, 머신러닝 등 다양한 분야에서 Python은 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 그중에서도 NumPy는 고성능 수치 계산을 지원하는 핵심 라이브러리로, 효율적이고 강력한 배열 연산을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 NumPy의 개념, 설치 방법, 그리고 기본 사용법을 예제와 함께 소개합니다.NumPy란?NumPy(넘파이)는 Numerical Python의 약자로, 대규모 다차원 배열과 행렬 연산을 위한 강력한 도구를 제공합니다. Python의 리스트보다 빠르고 메모리 효율적인 연산을 가능하게 하며, 벡터화 연산(Vectorized Operations)을 통해 반복문을 줄이고 코드의 가독성과 성능을 동시에 향상시킬 수 있습니다.NumPy는 다음과 같은 기능을 제공합..