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파이썬의 데이터 분석 필수 도구: pandas 파이썬의 데이터 분석 라이브러리인 pandas에 대해 알아보겠습니다. pandas는 데이터 분석, 데이터 전처리 및 탐색에 꼭 필요한 라이브러리로, 데이터과학자나 연구자들에게는 필수적인 도구입니다. 1. pandas란? pandas는 "Python Data Analysis Library"의 약자로, 파이썬에서 표 형태의 데이터를 쉽고 효율적으로 다루기 위한 라이브러리입니다. 주요 구성 요소로는 DataFrame과 Series 객체가 있습니다. 2. pandas의 개발자와 개발 시기 pandas는 Wes McKinney에 의해 2008년 개발되기 시작하였습니다. 데이터 분석에 특화된 라이브러리가 필요함을 느낀 Wes McKinney는 이를 만들기 위해 프로젝트를 시작했고, 이후에는 여러 커뮤니티의 기여로 ..
파이썬의 데이터 구조: 리스트, 튜플, 세트, 딕셔너리의 차이점 파이썬에서 자주 사용하는 네 가지 데이터 구조인 리스트, 튜플, 세트, 딕셔너리에 대해 알아보겠습니다. 이 네 가지 데이터 구조의 특징과 차이점을 제대로 이해하면, 파이썬 프로그래밍이 훨씬 더 효율적이고 재미있게 느껴질 것입니다. 1. 리스트(List) 정의: 순서가 있는 변경 가능한 항목의 집합입니다. 특징: 중복된 값을 포함할 수 있으며, 인덱스를 통해 접근합니다. 예제: fruits = ["딸기", "키위", "포도"] fruits.append("오렌지") print(fruits[2]) # 출력: 포도 2. 튜플(Tuple) 정의: 순서가 있는 변경 불가능한 항목의 집합입니다. 특징: 리스트와 비슷하지만 한번 생성하면 내부의 값을 변경할 수 없습니다. 예제: coordinates = (39.5665..
파이썬의 과학 계산 라이브러리: NumPy 오늘은 파이썬의 대표적인 과학 계산 라이브러리인 NumPy에 대해 알아보겠습니다. 데이터 분석, 머신러닝, 과학 연구 등 여러 분야에서 활용되는 NumPy는 벡터 및 행렬 연산에 있어 핵심적인 역할을 합니다. 1. NumPy란? NumPy는 "Numerical Python"의 약자로, 2005년에 Travis Oliphant에 의해 개발되었습니다. 그 전에 파이썬에서 수치 계산을 위해 사용되던 라이브러리는 주로 Numeric과 Numarray였습니다. Travis Oliphant은 이 두 라이브러리의 기능을 통합하고 확장하여 NumPy를 만들었습니다. 그 결과, NumPy는 파이썬에서 과학 계산의 핵심 라이브러리로 자리잡게 되었고, 현재까지도 널리 사용되고 있습니다. NumPy의 성공은 그 이후 파이썬이..