소프트웨어 공장

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)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..

Pandas 중복 데이터 제거 (drop_duplicates())데이터 분석을 수행하다 보면 중복된 데이터를 처리해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 웹 크롤링을 통해 데이터를 수집하거나 여러 데이터셋을 병합하는 과정에서 동일한 행이 여러 번 포함될 수 있습니다. Pandas에서는 drop_duplicates() 메서드를 사용하여 간단하게 중복 데이터를 제거할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 drop_duplicates()의 기본 사용법과 다양한 활용법을 알아보겠습니다.1. drop_duplicates() 기본 사용법drop_duplicates() 메서드는 기본적으로 DataFrame에서 완전히 동일한 행이 중복되었을 때 첫 번째 행을 유지하고 나머지 중복된 행을 제거합니다.예제 데이터 생성먼저 중복..

NumPy 배열의 형태 변경: reshape, ravel, flattenNumPy는 과학 계산과 데이터 분석에 널리 사용되는 Python 라이브러리로, 다차원 배열 처리가 주된 특징입니다. 이번 포스팅에서는 NumPy 배열의 형태를 변경하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다. 특히 reshape, ravel, flatten에 대해 자세히 살펴보고, 각 메서드의 사용법과 차이점을 예제와 함께 설명하겠습니다.1. 배열의 형태 변경이란?NumPy 배열은 데이터를 다차원 구조로 저장할 수 있습니다. 때로는 데이터를 처리하기 위해 배열의 형태를 변경해야 할 필요가 있습니다. 이를 위해 NumPy는 reshape, ravel, flatten 등 다양한 메서드를 제공합니다.주요 메서드 소개reshape: 배열의 형태..

Pandas 결측치 처리 (isna(), fillna(), dropna())데이터 분석을 수행할 때 결측치는 흔히 발생하는 문제입니다. Pandas에서는 isna(), fillna(), dropna() 등의 함수를 활용하여 결측치를 탐색하고 적절히 처리할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 함수를 사용하여 결측치를 다루는 방법을 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. 결측치란?결측치(Missing Value)는 데이터셋에서 누락된 값을 의미합니다. 결측치는 여러 가지 이유로 발생할 수 있으며, 결측치를 적절히 처리하지 않으면 데이터 분석 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. Pandas에서는 NaN(Not a Number) 값을 통해 결측치를 표현합니다.2. 결측치 탐색 (isna(), isnull()..

NumPy 유니버설 함수 (Universal Functions, ufunc) 알아보기안녕하세요! 오늘은 "소프트웨어 공장"에서 NumPy의 강력한 기능 중 하나인 유니버설 함수(Universal Functions, 줄여서 ufunc)에 대해 알아보겠습니다. ufunc는 고성능의 벡터화 연산을 제공하며, NumPy 배열에서 매우 빠르고 효율적인 계산을 가능하게 해줍니다. 본 포스팅에서는 ufunc의 개념, 주요 특징, 활용 사례 및 몇 가지 자주 사용하는 ufunc에 대해 예제와 함께 알아보겠습니다.유니버설 함수란 무엇인가?유니버설 함수는 NumPy에서 제공하는 함수로, 배열의 각 요소에 대해 반복적인 계산을 수행합니다. 일반적인 Python 루프를 사용하는 것보다 훨씬 빠르게 계산을 수행할 수 있습니다...

Pandas 데이터 미리보기: head(), tail(), info(), describe()데이터 분석을 시작할 때 가장 먼저 해야 할 일은 데이터의 구조와 내용을 파악하는 것입니다. Pandas 라이브러리는 데이터프레임을 탐색하고 정리하는 데 유용한 다양한 함수를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 head(), tail(), info(), describe() 함수의 사용법과 활용 방법을 살펴보겠습니다.1. head(): 데이터의 일부 미리보기head() 함수는 데이터프레임의 처음 몇 개의 행을 출력합니다. 기본적으로 5개 행을 반환하지만, 원하는 개수를 지정할 수도 있습니다.예제 코드import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { '이름': ['홍길동', '김철수', '이영희',..

NumPy 배열 브로드캐스팅 (Broadcasting)NumPy는 Python에서 강력한 배열 처리 기능을 제공하는 라이브러리로, 과학 계산 및 데이터 분석에 널리 사용되고 있습니다. NumPy의 주요 기능 중 하나는 브로드캐스팅(Broadcasting)입니다. 브로드캐스팅은 크기가 다른 배열 간에 연산을 수행할 때 유용하게 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 브로드캐스팅의 개념과 활용 방법을 자세히 알아보겠습니다.1. 브로드캐스팅이란?브로드캐스팅은 NumPy에서 서로 다른 크기의 배열 간에 연산을 수행할 수 있도록 배열을 자동으로 확장하는 기능입니다. 예를 들어, 배열의 크기가 동일하지 않아도 NumPy는 내부적으로 더 작은 배열의 크기를 확장하여 연산을 수행합니다.브로드캐스팅 규칙두 배열의 축(axis)의..