소프트웨어 공장

Pandas Kaggle 데이터셋 활용 실습1. Kaggle 데이터셋이란?Kaggle은 데이터 과학 및 머신러닝을 위한 대표적인 플랫폼으로, 다양한 분야의 데이터셋을 제공합니다. 사용자는 Kaggle의 공개 데이터셋을 다운로드하여 분석하고 모델을 개발할 수 있습니다. 특히 Pandas 라이브러리를 활용하면 Kaggle 데이터셋을 효과적으로 다룰 수 있습니다.이번 포스팅에서는 Kaggle에서 데이터셋을 다운로드하고 Pandas를 이용해 기본적인 데이터 분석을 수행하는 방법을 실습해 보겠습니다.2. Kaggle 데이터셋 다운로드 방법Kaggle 데이터셋을 다운로드하는 방법은 크게 두 가지가 있습니다.웹사이트에서 직접 다운로드Kaggle API를 이용한 다운로드2.1 웹사이트에서 다운로드Kaggle 데이터셋 ..

NumPy 데이터 분석: 데이터 정렬 및 검색NumPy는 데이터 과학 및 분석에서 매우 중요한 역할을 하는 라이브러리입니다. 특히, 데이터를 정렬하고 검색하는 기능은 데이터 전처리 및 분석에서 필수적입니다. 이번 포스팅에서는 NumPy를 사용하여 데이터를 정렬하고 검색하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 예제 코드와 함께 sort, argsort, searchsorted 함수의 사용법을 상세히 살펴보겠습니다.1. 데이터 정렬 (sort 함수)numpy.sort 함수는 배열의 요소를 정렬하는 데 사용됩니다. 정렬은 기본적으로 오름차순으로 이루어지며, 축(axis)을 지정하여 원하는 방향으로 정렬할 수 있습니다.기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열 정렬arr = np.array([3, 1,..

Pandas Seaborn을 활용한 고급 시각화데이터를 효과적으로 시각화하는 것은 데이터 분석 과정에서 중요한 요소입니다. Python의 Seaborn 라이브러리는 고급 통계 그래프를 쉽게 생성할 수 있도록 도와줍니다. 본 포스팅에서는 sns.barplot(), sns.heatmap() 등의 함수를 활용하여 다양한 고급 시각화 방법을 알아보겠습니다.1. Seaborn 소개Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 동작하는 데이터 시각화 라이브러리로, 통계적 데이터 표현에 강점을 가지고 있습니다.Seaborn을 활용하면 데이터의 분포와 관계를 한눈에 파악할 수 있으며, 다양한 스타일과 테마를 제공하여 시각적으로 깔끔한 그래프를 생성할 수 있습니다.먼저, Seaborn을 설치하고 기본 설정을 해보겠습니다..

NumPy로 배우는 데이터 분석: 배열 필터링과 수정안녕하세요! 오늘은 "소프트웨어 공장"에서 NumPy를 활용한 데이터 분석 기법 중 배열 필터링과 수정에 대해 다뤄보겠습니다. 데이터 분석을 하다 보면 원하는 조건에 맞는 데이터를 추출하거나 특정 데이터를 수정해야 할 일이 자주 생깁니다. NumPy는 이러한 작업을 빠르고 간편하게 처리할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다.이 글에서는 다음 내용을 다룹니다:배열 필터링의 기본 개념조건 기반 필터링 예제배열 요소 수정 방법응용 예제: 데이터 전처리자, 그럼 시작해볼까요?1. 배열 필터링의 기본 개념배열 필터링은 특정 조건에 따라 배열의 일부 요소를 선택하는 작업입니다. NumPy에서는 Boolean 인덱싱과 조건 연산자를 활용해 손쉽게 필터링을 수행할 수..

Pandas Matplotlib을 이용한 데이터 시각화데이터 분석에서 시각화는 매우 중요한 요소입니다. 데이터를 그래프로 표현하면 패턴을 쉽게 발견할 수 있으며, 복잡한 수치를 직관적으로 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. Python에서 가장 널리 사용되는 시각화 라이브러리 중 하나가 바로 Matplotlib입니다. 이번 포스팅에서는 Matplotlib을 이용한 기본적인 데이터 시각화 방법을 설명하고, 다양한 예제를 통해 실습해보겠습니다.1. Matplotlib 소개Matplotlib은 Python에서 데이터를 시각화할 때 가장 많이 사용하는 라이브러리 중 하나입니다. 다양한 종류의 그래프를 손쉽게 생성할 수 있으며, 세부적인 스타일 조정도 가능합니다. Matplotlib의 핵심 모듈인 pyplot을 이용..

NumPy 데이터 분석: 조건에 따른 데이터 선택 (Boolean Indexing)데이터 분석에서 대량의 데이터 중 원하는 조건에 맞는 데이터를 빠르게 선택하는 것은 매우 중요합니다. Python의 NumPy는 Boolean Indexing(부울 인덱싱)을 통해 이를 간단하면서도 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Boolean Indexing의 개념부터 실습 예제까지 함께 살펴보겠습니다.Boolean Indexing이란?Boolean Indexing은 배열에서 특정 조건을 만족하는 요소들만 선택하기 위해 사용되는 기법입니다. 조건문이 배열의 각 요소에 대해 평가되어 True/False로 이루어진 Boolean 배열을 생성하며, 이를 기반으로 원본 배열에서 데이터를 선택합니다.이 기법은 대..

Pandas 내장 시각화 기능 (plot()) 활용하기데이터 분석을 하다 보면 데이터의 패턴을 시각적으로 파악하는 것이 중요합니다. Pandas는 Matplotlib을 기반으로 하는 기본적인 시각화 기능을 제공하며, plot() 메서드를 활용하여 손쉽게 그래프를 그릴 수 있습니다. 이번 글에서는 Pandas의 plot() 메서드를 이용한 다양한 그래프를 소개하고 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. 데이터 준비우선, 예제 데이터를 생성하여 Pandas의 기본적인 시각화 기능을 실습해 보겠습니다.import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 예제 데이터 생성df = pd.DataFrame({ '날짜': pd.date_range(..

NumPy로 배우는 선형대수: 고유값과 고유벡터선형대수는 데이터 과학과 기계 학습에서 필수적인 도구입니다. 특히, 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)는 데이터 차원 축소, PCA(주성분 분석), 행렬 분해 등 다양한 응용에서 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 Python의 NumPy 라이브러리를 사용하여 고유값과 고유벡터를 계산하고, 이를 이해하는 방법을 소개합니다.1. 고유값과 고유벡터란?고유값과 고유벡터는 다음과 같은 행렬 방정식을 만족하는 값과 벡터를 의미합니다:[ A \mathbf{v} = \lambda \mathbf{v} ]여기서:( A ): 정방 행렬 (n x n)( \mathbf{v} ): 고유벡터( \lambda ): 고유값쉽게 말해, 고유벡터는 행렬 ( A )에 의..

Pandas 데이터 프레임 결합: merge()와 concat()데이터 분석을 진행하다 보면 여러 개의 데이터 프레임을 하나로 합쳐야 하는 경우가 자주 발생합니다. Pandas에서는 merge()와 concat() 함수를 사용하여 데이터 프레임을 결합할 수 있습니다. 두 함수는 사용 목적이 다르므로 각각의 특징과 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.이 글에서는 merge()와 concat()을 사용하는 방법을 실용적인 예제와 함께 설명하겠습니다.1. merge()를 이용한 데이터 프레임 병합1.1 merge()란?merge() 함수는 SQL의 JOIN과 유사하게 두 개의 데이터 프레임을 특정 열 또는 인덱스를 기준으로 병합할 때 사용됩니다.1.2 merge() 기본 사용법import pandas as pd..

NumPy 선형대수 기초: 역행렬, 전치행렬, 행렬식NumPy는 파이썬에서 과학 계산 및 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 포스팅에서는 NumPy의 선형대수 기능 중에서도 역행렬, 전치행렬, 행렬식을 다룹니다. 각 개념에 대해 설명하고, 코드를 통해 예제를 살펴보겠습니다.1. 역행렬 (Inverse Matrix)역행렬은 어떤 정사각행렬 ( A )에 대해 다음을 만족하는 행렬 ( B )를 의미합니다:[ A \times B = B \times A = I ]여기서 ( I )는 단위행렬(Identity Matrix)입니다. 역행렬은 행렬이 정칙(Determinant가 0이 아님)일 때만 존재합니다.NumPy에서의 역행렬 계산NumPy의 numpy.linalg.inv 함수를 사용하면 역행렬을 쉽게 ..