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Pandas 다중 인덱스 사용 (set_index(), reset_index())

Pandas 다중 인덱스 사용 (set_index(), reset_index())Pandas에서 다중 인덱스를 사용하면 데이터를 계층적으로 정리하여 더욱 직관적으로 분석할 수 있습니다. 다중 인덱스는 set_index()를 사용하여 설정할 수 있으며, 필요할 때 reset_index()를 통해 일반 인덱스로 변환할 수도 있습니다. 이번 글에서는 다중 인덱스를 설정하고 활용하는 방법을 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. 다중 인덱스란?Pandas의 다중 인덱스(MultiIndex)는 하나 이상의 열을 인덱스로 설정하여 데이터를 계층적으로 표현할 수 있는 기능입니다. 예를 들어, 지역별, 연도별 매출 데이터를 다룰 때 다중 인덱스를 활용하면 분석이 더욱 쉬워집니다.2. set_index()를 활용한 다중 인덱스..

Python/Pandas 2025.10.11

NumPy로 분포별 난수 생성하기

NumPy로 분포별 난수 생성하기NumPy는 파이썬의 강력한 수치 계산 라이브러리로, 데이터 분석과 과학 계산에서 널리 사용됩니다. 이 포스팅에서는 NumPy의 난수 생성 기능 중에서 분포별 난수 생성 방법에 대해 다루어 보겠습니다. 특히, 균등 분포 (Uniform Distribution)와 정규 분포 (Normal Distribution)를 중심으로 설명하고, 각 분포의 특성과 사용 방법을 예제와 함께 알아보겠습니다.NumPy 난수 생성 개요NumPy는 numpy.random 모듈을 통해 다양한 난수를 생성할 수 있습니다. numpy.random은 다음과 같은 기능을 제공합니다:균등 분포 (Uniform Distribution)정규 분포 (Normal Distribution)이항 분포 (Binomia..

Python/NumPy 2025.10.11
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