밤하늘공작소

python은 데이터 분석을 위해 만들어진 언어가 아니었기 때문에 그러한 기술이 많이 준비되어있지 않았습니다. pandas는 이러한 python의 단점을 보안하기 위해 만들어졌고, 데이트 더 편하게 저장하고, 정리하고, 시각화할 수 있게 합니다. pandas는 DataFrame이라는 것을 사용할 수 있게 합니다. 1. pandas DataFrame pandas에서 사용하는 DataFrame은 표형식입니다. 예를 들면 엑셀이나 구글 스프레드 시트(Google Sheets)와 같은 것을 생각하면 됩니다. 여기서 가로의 줄들은 열(column), 세로의 줄들은 행(row)라고 부릅니다. 예를 들어서 밑에 그림과 같은 축구 선수들을 담은 DataFrame이 있다면 name, age, height 등과 같이 데이..

numpy란 뉴머리컬 파이썬(numerical python)의 줄임말로 숫자와 관련한 계산 작업을 편하게 해 줄 도구입니다. python은 원래 숫자 계산을 하기 위해 만들어지지 않았고, 그런 것을 하기 위해 더 많은 코드를 써야 했었습니다. 그래서 numpy가 python으로 숫자 계산을 할 때 적은 코드로 효율적이게 실행시키기 위해 만들어졌습니다. numpy는 numpy 배열이라는 것을 제공해서 2차원 배열이나 많은 수학적 계산을 해야 할 때 유용하게 쓰입니다. numpy에는 리스트를 만들 수 있는 방법이 여러 가지 있습니다. 기존에 python 배열을 이용해 만들 수도 있고, 똑같은 숫자로 값을 채울 수도 있습니다. 또 이어지는 숫자나 랜덤한 숫자로 채울 수도 있습니다. 1. python 리스트 이..

python에서는 리스트를 많이 활용합니다. 하나의 값이 아닌 여러 가지의 값을 변수에 넣고 싶을 때 사용합니다. 이러한 리스트를 활용할 때 사용할 수 있는 팁을 드리겠습니다. 1. 리스트 값 존재 여부 확인 실제로 우리가 알아서 리스트 안에 값이 있는지 확인하는 코드를 만드는 것은 힘듭니다. for 또는 while 문을 이용해 리스트의 길이만큼 반복하는 반복문을 만들고, 그곳에서 찾고 있는 값이 있다면, True를 없다면 False를 리턴하게 해야 합니다. 물론 함수로 저장해놓으면, 계속 사용할 수 있지만, 그렇게 할 필요가 없습니다. python에서는 "in"이라는 것이 있습니다. 이러한 코드를 적어보겠습니다. numbers = [1, 3, 5, 7, 9] print(3 in numbers) prin..