소프트웨어 공장

Pandas 데이터 정렬 및 필터링 (sort_values(), query())

Pandas 데이터 정렬 및 필터링 (sort_values(), query())데이터 분석에서 데이터를 정리하는 과정은 매우 중요합니다. 데이터가 정렬되어 있어야 패턴을 찾기 쉽고, 원하는 데이터를 빠르게 추출할 수 있습니다. Pandas에서는 sort_values()를 사용하여 데이터를 정렬하고, query()를 활용하여 원하는 조건의 데이터를 필터링할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 이 두 가지 기능을 중심으로 데이터 정렬과 필터링 방법을 자세히 살펴보겠습니다.1. 데이터 정렬 (sort_values())Pandas의 sort_values() 메서드는 DataFrame의 특정 열을 기준으로 데이터를 정렬할 때 사용됩니다. 기본적으로 오름차순 정렬을 수행하며, 내림차순 정렬도 가능합니다.기본 사용법im..

NumPy 배열의 연결과 분리 (concatenate, split)

NumPy 배열의 연결과 분리 (concatenate, split)안녕하세요! 오늘은 Python의 강력한 데이터 처리 라이브러리인 NumPy에서 배열을 연결하고 분리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 데이터 분석과 과학 계산에서 데이터를 다루다 보면 여러 배열을 합치거나 쪼개야 할 일이 자주 발생합니다. NumPy는 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 다양한 함수를 제공합니다.1. 배열 연결 (Concatenate)NumPy에서는 numpy.concatenate 함수를 사용하여 배열을 연결할 수 있습니다. 이 함수는 주어진 축(axis)을 기준으로 두 개 이상의 배열을 이어 붙입니다.numpy.concatenate 함수 사용법numpy.concatenate((arr1, arr2, ...), axis..