소프트웨어 공장

Pandas에서 행과 열 선택: loc[], iloc[], at[], iat[]

Pandas에서 행과 열 선택: loc[], iloc[], at[], iat[]데이터 분석에서 특정 행과 열을 선택하는 것은 필수적인 과정입니다. Pandas에서는 loc[], iloc[], at[], iat[]을 제공하여 원하는 데이터를 효율적으로 선택할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 각 방법의 차이점을 예제와 함께 설명하겠습니다.1. 샘플 데이터 생성아래의 코드를 실행하여 샘플 DataFrame을 생성하겠습니다.import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { "이름": ["김철수", "이영희", "박민준", "최다연", "정우성"], "나이": [25, 30, 22, 27, 35], "성별": ["남", "여", "남", "여", "남"], "점수": [9..

NumPy 난수 생성 (random 모듈 사용)

NumPy 난수 생성 (random 모듈 사용)안녕하세요, "소프트웨어 공장"입니다! 오늘은 Python의 강력한 수치 계산 라이브러리인 NumPy에서 제공하는 random 모듈을 사용하여 난수를 생성하는 방법을 알아보겠습니다. 데이터 분석, 머신러닝, 시뮬레이션 등 다양한 응용 분야에서 난수는 필수적으로 사용됩니다. NumPy의 random 모듈은 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 도구를 제공합니다.1. NumPy random 모듈 소개NumPy의 random 모듈은 난수를 생성하고 샘플링하는 데 유용한 함수들을 포함하고 있습니다. Python의 내장 random 모듈과 비교하여 다음과 같은 장점이 있습니다:빠른 실행 속도다양한 분포 지원 (정규분포, 이항분포, 푸아송분포 등)다차원 배열 지원사..

Pandas 데이터 타입 변환 (astype()) - Pandas 데이터 변환과 가공

Pandas 데이터 타입 변환 (astype()) - Pandas 데이터 변환과 가공데이터 분석을 진행하다 보면 다양한 데이터 타입을 다뤄야 하며, 필요에 따라 데이터 타입을 변경해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 문자열로 저장된 숫자 데이터를 정수형으로 변환하거나, 실수형 데이터를 정수형으로 변환하는 등의 작업이 필요할 수 있습니다. Pandas의 astype() 메서드는 이러한 데이터 타입 변환을 간편하게 수행할 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 astype()을 활용한 데이터 타입 변환 방법과 실전 예제를 살펴보겠습니다.1. astype() 메서드 개요Pandas의 astype() 메서드는 Series 또는 DataFrame의 데이터 타입을 원하는 타입으로 변환하는 데 사용됩니다. 기본..

NumPy 누적 함수: cumsum과 cumprod

NumPy 누적 함수: cumsum과 cumprodNumPy는 파이썬에서 과학 계산을 수행하기 위한 강력한 라이브러리로, 다양한 수학적, 통계적 함수들을 제공합니다. 오늘은 그중에서도 누적 함수(cumsum, cumprod) 에 대해 알아보고, 이를 활용한 다양한 예제를 살펴보겠습니다.누적 함수란?누적 함수는 배열의 각 원소에 대해 이전 원소의 연산 결과를 누적하여 계산한 결과를 반환하는 함수입니다. 이를 통해 데이터의 누적 합계나 누적 곱을 구할 수 있습니다.cumsum: 누적 합cumsum은 배열의 원소를 순차적으로 더한 값을 반환합니다. 예를 들어, 배열 [1, 2, 3, 4]에 대해 cumsum을 적용하면 [1, 3, 6, 10]이 됩니다.cumprod: 누적 곱cumprod는 배열의 원소를 순차..

Pandas 날짜 데이터 처리 (to_datetime(), dt 속성 활용)

Pandas 날짜 데이터 처리 (to_datetime(), dt 속성 활용)데이터 분석을 수행할 때 날짜 데이터 처리는 필수적인 과정 중 하나입니다. Pandas는 to_datetime() 함수와 dt 속성을 제공하여 날짜 데이터를 효율적으로 변환하고 다룰 수 있도록 지원합니다. 이번 포스팅에서는 날짜 데이터를 처리하는 방법을 다양한 예제와 함께 알아보겠습니다.1. to_datetime()을 이용한 날짜 변환1.1 기본적인 날짜 변환Pandas의 to_datetime() 함수는 문자열이나 숫자로 저장된 날짜 데이터를 datetime 타입으로 변환하는 기능을 합니다.import pandas as pd# 문자열 날짜를 datetime으로 변환date_series = pd.Series(['2023-01-01'..

NumPy를 활용한 수학적 함수 적용

NumPy를 활용한 수학적 함수 적용NumPy는 파이썬에서 가장 강력하고 널리 사용되는 과학 계산 라이브러리로, 대규모 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. NumPy는 다양한 수학적 함수와 통계적 기능을 제공하며, 오늘은 그중에서 수학적 함수(sin, cos, exp, log 등)를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.NumPy의 수학적 함수 소개NumPy는 벡터화된 수학 연산을 통해 빠르고 간단하게 배열의 요소에 함수 적용을 가능하게 합니다. 기본적으로 NumPy는 다음과 같은 주요 수학적 함수들을 지원합니다:삼각 함수: sin, cos, tan지수 함수: exp로그 함수: log, log10, log2기타 함수: sqrt, abs, ceil, floor이 함수들은 ..

Pandas에서 문자열 데이터 다루기: str.contains(), str.replace()Pandas는 데이터 분석과 가공을 위한 강력한 라이브러리로, 특히 문자열 데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 본 포스팅에서는 str.contains()와 str.replace()를 활용하여 문자열 데이터를 필터링하고 변환하는 방법을 살펴보겠습니다.1. str.contains()를 활용한 문자열 필터링str.contains() 메서드는 특정 문자열이나 패턴이 포함된 데이터를 필터링하는 데 유용합니다. 이는 정규 표현식(Regular Expression)과 함께 사용할 수도 있어 강력한 검색 기능을 제공합니다.사용법Series.str.contains(pat, case=True, na=np.n..

NumPy를 활용한 통계 계산: mean, median, std, var 등NumPy는 데이터 분석과 과학 계산에 필수적인 Python 라이브러리로, 특히 대규모 데이터 처리와 배열 기반의 계산에서 강력한 기능을 제공합니다. 오늘은 NumPy의 주요 통계 및 수학 함수인 mean, median, std, var 등을 중심으로 간단한 예제와 함께 알아보겠습니다.1. NumPy 통계 함수 소개NumPy는 다양한 통계 함수를 제공합니다. 이 함수들은 데이터의 중심 경향성과 변동성을 분석하는 데 유용합니다.주요 함수 설명mean: 데이터의 평균값을 계산합니다.median: 데이터의 중앙값을 계산합니다.std: 데이터의 표준 편차를 계산합니다.var: 데이터의 분산을 계산합니다.각 함수는 다차원 배열에 대해 축(..

Pandas 컬럼 추가, 삭제 및 데이터 수정하기Pandas는 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리로, 데이터 변환과 가공을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 assign(), drop(), rename()을 활용하여 컬럼을 추가하고 삭제하며 이름을 변경하는 방법을 살펴보겠습니다.1. 컬럼 추가하기: assign()Pandas의 assign() 메서드는 새로운 컬럼을 추가하거나 기존 컬럼을 수정하는 데 사용됩니다. 이 메서드는 원본 DataFrame을 변경하지 않고 새로운 DataFrame을 반환하는 방식으로 동작합니다.예제: 새로운 컬럼 추가하기import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { '이름': ['김철수', '이영희', '박민수'], '국어': [90..

NumPy 배열의 반복 및 타일링 (tile, repeat)NumPy는 파이썬에서 과학 계산을 위해 널리 사용되는 라이브러리로, 고성능 다차원 배열 객체를 제공합니다. 오늘은 NumPy에서 배열을 반복하거나 타일링하여 데이터를 확장하는 데 사용되는 tile과 repeat 함수에 대해 알아보겠습니다.1. tile 함수란?tile 함수는 배열을 지정된 패턴으로 반복하여 새로운 배열을 생성합니다. 타일링은 원래 배열을 마치 타일처럼 여러 번 복사하여 배치하는 방식입니다.문법numpy.tile(A, reps)A: 입력 배열reps: 각 축(axis)별로 반복할 횟수를 지정한 정수 또는 정수의 튜플예제 1: 1차원 배열 타일링import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3])result..