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Pandas에서 조건부 필터링 (Conditional Filtering)데이터 분석에서 특정 조건을 만족하는 데이터를 추출하는 작업은 매우 중요합니다. Pandas에서는 간단한 문법을 통해 조건을 기반으로 원하는 데이터를 필터링할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 df[df['column'] > value] 형태의 조건부 필터링 방법과 다양한 활용 예제를 살펴보겠습니다.1. 기본적인 조건부 필터링Pandas에서는 특정 열(column)의 값을 기준으로 데이터 프레임을 필터링할 수 있습니다. 가장 기본적인 방법은 아래와 같습니다.import pandas as pd# 예제 데이터 생성data = { '이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'], '나이':..

NumPy 시드 고정 및 난수 배열 생성하기데이터 분석과 머신러닝에서 재현성(reproducibility)은 매우 중요합니다. 같은 코드와 같은 데이터로 실행했을 때, 항상 동일한 결과가 나와야 실험의 신뢰성을 보장할 수 있기 때문입니다.Python의 대표적인 수치 계산 라이브러리인 NumPy는 난수(random number)를 생성하는 기능을 제공합니다. 하지만 이 난수는 기본적으로 실행할 때마다 달라집니다. 따라서, 재현 가능한 코드를 작성하려면 난수 시드(seed)를 고정해야 합니다. 이번 포스팅에서는 NumPy에서 시드를 고정하는 방법과 난수 배열을 생성하는 다양한 방법을 알아보겠습니다.1. 난수와 시드란?난수란 무엇인가요?난수는 무작위로 생성된 숫자를 말합니다. 하지만 컴퓨터에서 생성되는 난수는..