응애나애기개발자

Pandas 의 Series 와 DataFarme 은 판다스 라이브러리의 핵심 데이터 구조입니다.이 두가지는 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하기 위해 설계되었습니다.Series ( 시리즈 )Series 는 1차원 데이터 구조로, 배열(array)처럼 동작하지만, 인덱스(index)를 가질 수 있는것이 특징데이터와 인덱스로 구성되어 있으며, Numpy 배열과 Python 딕셔너리의 장점을 결합한 구조엑셀의 한 열( column )인덱스(index) 와 데이터값(value) 이 쌍으로 구성 구조index value0 101 202 30 생성import pandas as pd# 리스트로 시리즈 생성s = pd.Series([10, 20, 30])# 딕셔너리로 시리즈..

이번주의 주요 학습은통계학강의깃강의수준별 학습반머신러닝 공부판다스 공부레디스 공부였다. 솔직히 이번주 너무 시간을 날린것같아서 후회가 된다 ㅜ.ㅜ먼저 통계학 강의와 깃 강의가 있었는데 깃은 어느정도 실습도 하며 따라가고 할만했다.  하지만 통계학은 수학적 지식이 필요하면서 이해하기가 너무 어려웠다. 대학교에서 공부좀 할걸,,, 하는 후회를 하였다 하지만 원론적으로 파고들어서 모든 수식과 정리를 다 알고 쓰는게 아닌  활용하기위해 개념을 알자! 라는 식으로 접근을 하니 한결 편해졌다.그리고 머신러닝 공부를 하였는데 다른조에서 다음주가 개인과제 발제이니 그전에 1회독을 강제하는 발표회 장치를 마련했다. 혼자서 자율적으로 잘 하지 못하는 내게 너무나 알맞는 장치였다. 내가 맡은부분은 앙상블 학습 이었는데  배..

함수는 크게보면 4가지로 구분할 수 있다.매개변수 있고, 없고리턴값 있고, 없고이경우인데 예시를 보며 살펴보자1. 매개변수와 반환값이 없는 함수이 함수는 매개변수를 받지 않으며, 값을 반환하지도 않습니다.def 안녕(): print("안녕하세요!")안녕() # 출력: 안녕하세요!2. 매개변수는 있지만 반환값이 없는 함수이 함수는 외부로 값을 반환하지 않지만, 입력된 매개변수로 어떤 작업을 수행합니다.def 더하기(a, b): print(a + b)더하기(3, 5) # 출력: 83. 매개변수가 없고 반환값이 있는 함수이 함수는 매개변수는 받지 않지만, 계산이나 작업 후 결과값을 반환합니다.def 랜덤_수(): import random return random.randint(1, 1..

본캠프가 시작한지 2주차가 끝이났다. 이번주의 주된 일정은 파이썬, 넘파이, 판다스 학습개인과제머신러닝, 딥러닝 강의 제공이었다. 파이썬은 어느정도 개념을 잡아가는것 같지만  넘파이와 판다스는 아직도 잘 모르겠다.  원래 주말에 복습하면서 정리해보려고 했는데  연말에 뭐이리 술약속이 많은지 참,,, 공부를 하면 이런 유혹들을 다 떨쳐내야 하지만 나는 이겨내지 못했다. 언젠가 업보를 돌려받을 미래의 나한테 사과해야지,,, 그래도 파이썬 기초는 탄탄히 잡은것에 만족하자.개인과제 부분은 3가지였는데 크게보자면 아래와 같다. 반복문과 조건문에 대해 이해하였는가?클래스와 함수에 대해 이해하였는가?넘파이, 판다스 를 이용하여 데이터 분석을 할 수 있는가?주요 학습목표로 삼았던 부분들에대해 과제로 돌아보는 시간을 갖..

1. 데이터 구조Series - 1차원 배열DataFrame - 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조 (표 형태)더보기Series1차원 배열엑셀의 한 열(column) 과 유사인덱스와(index) 와 데이터 값(Value) 이 쌍으로 구성import pandas as pd# Series 생성s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])print(s)# 인덱스로 접근print(s['a']) # 출력: 10 DataFrame2차원의 표 형태 데이터 구조엑셀의 전체 시트(sheet) 와 유사각 열(column)은 Series# DataFrame 생성data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}..

PandasPandas 는 파이썬에서 데이터를 다룰 때 매우 유용한 라이브러리로,  주로 데이터 분석 및 조작 작업을 효율적으로 수행하기 위해 사용한다. 데이터를 표(테이블) 형식으로 다루기 쉽게 만들어준다.주요 특징 데이터 구조 제공:Series: 1차원 배열과 유사한 데이터 구조로, 인덱스를 가질 수 있습니다.DataFrame: 2차원 테이블 형태의 데이터 구조로, 엑셀 시트와 비슷하며 행과 열로 구성됩니다.Panel (deprecated): 3차원 데이터를 다룰 때 사용되었으나, 현재는 더 이상 사용되지 않으며 다차원 데이터는   xarray  등 다른 라이브러리를 권장합니다.다양한 데이터 형식 지원:CSV, Excel, SQL, JSON, HTML 등 다양한 파일 포맷의 데이터를 쉽게 읽고 저장할..

1. 배열 생성 함수 np.array()  : 파이썬 리스트나 튜플을 배열로 변환  np.zeros()  : 모든 요소가 0 인 배열을 생성 np.ones()  : 모든 요소가 1인 배열을 생성 np.arange()  : 등간격의 숫자를 생성np.linspace()  : 지정한 구간을 균등하게 나눈 값을 생성더보기 np.array() 파이썬 리스트나 튜플을 배열로 변환한다.import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])print(a) # [1 2 3]   np.zeros() 모든 요소가 0 인 배열을 생성한다.zeros_array = np.zeros((2, 3)) # 2x3 크기의 0으로 채워진 배열print(zeros_array)# [[0. 0. 0.]# [0. 0. 0..

Numpy 란? Numpy (Numerical Python)  는 수치 연산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 라이브러리과학 계산데이터 분석머신러닝등위와같은 상황에서 강점을 가지고 있다.Numpy 의 주요 기능1. 다차원 배열 객체 (ndarray)넘파이의 핵심 데이터 구조는  ndarray  이다. 이는 다차원 배열을 효율적으로 저장하고 처리할 수 있도록 설계됨리스트보다 빠르다.배열 간 연산에 최적화 되어있다. 2. 벡터화 연산반복문 없이 배열 단위로 연산을 수행할 수 있다.ex)  a + b 는 배열  a  와  b  의 요소별 덧셈을 수행 3. 수학적 함수 지원통계, 선형 대수, 푸리에 변환, 난수 생성 등 다양한 수학 함수가 내장되어 있다. 4. 브로드캐스팅배열 크기가 다를 때 자동으로 연산을..

데코레이터(Decorator)  @ 데코레이터는 다른 함수(또는 메서드) 를 수정하거나 확장하는 데 사용되는 함수기존 코드를 변경하지 않고, 추가적인 기능을 쉽게 부여할 수 있게 해줌 작동방식데코레이터는 또 다른 함수를 매개변수로 받아들이고, 새로운 함수를 반환합니다. @  기호를 사용하여 데코레이터를 함수나 클래스에 적용할 수 있습니다.# 기본 데코레이터 정의def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("함수 호출 전") result = func(*args, **kwargs) print("함수 호출 후") return result return wrapper# 데코레이터 적용@my_..

이터러블 ( Iterable )하나씩 차례대로 값을 꺼내올 수 있는 객체를 말한다. 정의: 반복 가능한 객체로, for 루프에서 순회할 수 있는 객체입니다.예를 들어, 리스트, 튜플, 문자열, 딕셔너리, 세트 등이 이에 해당합니다.특징: __iter__()  메서드를 구현해야 합니다. 이 메서드는 이터레이터를 반환합니다.순회할 수 있는 데이터를 제공하지만, 데이터를 실제로 순회하는 역할은 이터레이터가 합니다.iterable = [1, 2, 3] # 리스트는 이터러블for item in iterable: print(item) # 1, 2, 3 출력 이터레이터( Iterator )이터러블한 객체의 요소를 하나씩 꺼내오는 객체를 말한다. 정의: 이터러블 객체에서  __iter__() 를 호출하여 얻을..