소프트웨어 공장

JSON 파일 포맷 다루기JSON(JavaScript Object Notation)은 데이터를 구조화하여 저장하는 대표적인 포맷 중 하나입니다. Pandas는 JSON 데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 JSON 파일을 Pandas에서 로드하고 저장하는 방법을 상세히 알아보겠습니다.1. JSON 파일이란?JSON은 키-값 쌍으로 이루어진 경량 데이터 교환 형식으로, 사람이 읽고 쓰기 쉽고 기계가 파싱하고 생성하기 용이한 특징을 가집니다. 주로 웹 서비스에서 데이터를 주고받을 때 사용됩니다.JSON 데이터의 예시는 다음과 같습니다:{ "name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}또한, JSON은 리스트 형식의..

NumPy 배열의 인덱싱 이해하기NumPy는 Python에서 강력한 수치 계산 기능을 제공하는 라이브러리로, 데이터 분석과 과학 계산에서 매우 유용하게 사용됩니다. 오늘은 NumPy에서 1차원, 2차원, 다차원 배열의 인덱싱에 대해 자세히 알아보겠습니다. 각각의 경우를 이해하기 위해 실습 예제도 함께 제공하니, 코드를 직접 실행하며 학습해 보세요.1. 1차원 배열의 인덱싱1차원 배열은 Python의 리스트와 유사한 구조를 가지고 있습니다. 배열의 각 요소는 인덱스를 사용하여 접근할 수 있습니다.1.1 기본 인덱싱import numpy as np# 1차원 배열 생성arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])# 특정 요소에 접근print(arr[0]) # 출력: 10print(arr[..

Pandas로 Excel 파일 다루기1. 개요Excel은 데이터 분석에서 자주 사용되는 포맷 중 하나입니다. Pandas는 read_excel과 to_excel을 제공하여 Excel 파일을 쉽게 읽고 저장할 수 있도록 지원합니다. 이번 포스팅에서는 Pandas를 활용하여 Excel 파일을 다루는 방법을 실습과 함께 알아보겠습니다.2. Excel 파일 읽기 (read_excel)Pandas에서 Excel 파일을 읽기 위해 read_excel() 함수를 사용합니다. 먼저 Pandas와 openpyxl을 설치해야 합니다.pip install pandas openpyxl이제 샘플 Excel 파일을 읽어 보겠습니다.import pandas as pd# Excel 파일 읽기df = pd.read_excel("sam..

NumPy 배열의 데이터 타입 이해하기NumPy는 Python에서 과학 계산을 수행할 때 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 특히, 다차원 배열 객체인 ndarray를 제공하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 오늘은 NumPy 배열의 핵심 개념 중 하나인 데이터 타입(data type)에 대해 알아보겠습니다. 이 글에서는 데이터 타입의 개념, 주요 데이터 타입의 종류, 그리고 데이터 타입을 다루는 방법에 대해 설명합니다.데이터 타입이란?NumPy 배열의 데이터 타입은 배열에 저장되는 요소의 종류를 정의합니다. NumPy는 고성능 계산을 위해 배열 내의 모든 요소가 동일한 데이터 타입을 가지도록 설계되었습니다. 데이터 타입은 메모리에서 데이터를 저장하는 방식을 정의하며, 이는 효..

Pandas로 CSV 파일 다루기데이터 분석에서 CSV(Comma-Separated Values) 파일은 가장 널리 사용되는 포맷 중 하나입니다. Pandas를 활용하면 CSV 파일을 손쉽게 읽고, 수정하고, 저장할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Pandas로 CSV 파일을 다루는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. CSV 파일이란?CSV 파일은 각 행이 쉼표(,)로 구분된 텍스트 파일로, 간단하면서도 데이터 저장 및 교환에 많이 활용됩니다. Excel, 데이터베이스, 웹 애플리케이션 등 다양한 환경에서 사용됩니다.CSV 파일의 예시는 다음과 같습니다:name,age,cityAlice,25,New YorkBob,30,Los AngelesCharlie,35,Chicago이제 Pandas를 이용해 CS..

NumPy 배열의 속성 확인하기안녕하세요! 오늘은 NumPy 배열의 중요한 속성들을 확인하는 방법에 대해 알아보겠습니다. NumPy는 Python에서 과학 계산을 수행할 때 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나로, 특히 배열 데이터 처리를 강력하게 지원합니다. NumPy 배열의 속성들을 이해하면 데이터 구조와 배열 연산에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.NumPy 배열의 주요 속성NumPy 배열의 속성은 배열의 구조와 데이터를 설명하는 중요한 정보들을 제공합니다. 이 포스팅에서는 다음 속성들을 다룹니다:shapendimsizedtypeitemsizenbytesT (전치 행렬)이제 각 속성을 하나씩 살펴보고, 예제 코드를 통해 활용 방법을 알아보겠습니다.1. 배열의 shapeshape 속성은 배열의 차원별..

Series와 DataFrame의 차이 및 기본 생성 방법Python의 데이터 분석 라이브러리인 Pandas는 데이터를 다루는 데 매우 유용한 도구입니다. Pandas의 핵심 객체로는 Series와 DataFrame이 있으며, 이 둘은 데이터 구조를 이해하는 데 필수적입니다. 이번 글에서는 Series와 DataFrame의 차이를 살펴보고, 기본적인 생성 방법을 예제와 함께 소개하겠습니다.1. Series와 DataFrame의 차이1.1 Series란?Series는 1차원 배열과 같은 구조로, 인덱스를 포함하는 데이터입니다. Python의 리스트나 NumPy 배열과 유사하지만, 인덱싱 기능이 추가되어 데이터 분석에 더욱 적합합니다.Series 예제import pandas as pd# 리스트를 사용하여 S..

NumPy 배열 생성 방법안녕하세요! 오늘은 "소프트웨어 공장" 블로그에서 NumPy 배열을 생성하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다. Python에서 수치 데이터를 다루기 위해 NumPy는 매우 강력하고 유용한 라이브러리입니다. 특히, 데이터를 다루는 첫걸음은 배열(array)을 생성하는 것이겠죠. 이번 포스팅에서는 NumPy 배열을 생성하는 방법과 각 방법의 특성을 코드 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. numpy.array로 배열 생성하기numpy.array는 가장 기본적인 배열 생성 함수입니다. 기존의 Python 리스트나 튜플을 NumPy 배열로 변환할 때 주로 사용됩니다.import numpy as np# Python 리스트를 NumPy 배열로 변환list_data = [1, 2, 3, 4, ..

Pandas란? 데이터 분석을 위한 필수 라이브러리데이터 분석을 위해 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리 중 하나가 Pandas입니다. Pandas는 데이터를 효율적으로 다룰 수 있도록 도와주는 강력한 도구로, 표 형식의 데이터(데이터프레임)를 쉽게 조작하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다.1. Pandas의 특징Pandas는 다양한 기능을 제공합니다. 대표적인 특징은 다음과 같습니다:데이터 구조 제공: Series와 DataFrame 같은 데이터 구조를 지원하여 다차원 데이터를 쉽게 다룰 수 있음.데이터 처리 기능: 필터링, 정렬, 그룹화, 집계, 결측값 처리 등의 다양한 기능 제공.파일 입출력 지원: CSV, Excel, SQL 등의 포맷으로 데이터를 저장하고 불러올 수 있음.고성능 연산: N..

NumPy가 제공하는 주요 기능 소개안녕하세요, "소프트웨어 공장"에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 Python의 강력한 과학 계산 라이브러리인 NumPy의 주요 기능에 대해 소개하려고 합니다. NumPy는 고성능 다차원 배열 객체와 함께 배열 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이 포스팅에서는 NumPy가 제공하는 핵심 기능들을 알아보고, 간단한 예제를 통해 그 사용 방법을 소개하겠습니다.1. NumPy의 주요 특징NumPy는 다음과 같은 주요 특징을 제공합니다:고성능 다차원 배열 객체 (ndarray): NumPy의 핵심은 빠르고 효율적인 다차원 배열입니다.벡터화 연산: 반복문 없이 배열 연산을 수행할 수 있어 코드가 간결하고 실행 속도가 빠릅니다.다양한 수학 함수 제공: 선..