728x90 2024/085 PostgreSQL 알아보기 PostgreSQL은 성능, 기능성, 그리고 오픈 소스 라이선스를 갖춘 인기 있는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. 그 역사는 다음과 같습니다:1986년 - POSTGRES 프로젝트 시작: PostgreSQL의 전신인 POSTGRES 프로젝트는 1986년 UC 버클리에서 마이클 스톤브레이커 교수가 주도하여 시작되었습니다. 이 프로젝트는 그의 이전 프로젝트인 Ingres 데이터베이스를 발전시키기 위한 것이었습니다.1994년 - SQL 언어 도입: 초기의 POSTGRES는 SQL을 사용하지 않았지만, 1994년경 POSTGRES 프로젝트에 SQL 언어가 도입되면서 PostgreSQL로 이름이 변경되었습니다. 이때부터 SQL 쿼리 언어를 사용할 수 있게 되었고, 이는 데이터베이스 접근성을 크.. 2024. 8. 27. 흑체 복사(Blackbody radiation)와 우주 마이크로파 배경 (CMB) 흑체복사를 가장 간단하게 설명하자면, 이는 모든 열을 흡수하고 그 열을 빛으로 다시 방출하는 이상적인 물체인 흑체가 내는 복사 현상입니다. 예를 들어, 뜨거워진 철 조각을 생각해 볼 수 있습니다. 철이 뜨거워질수록 빨갛게 또는 밝게 빛납니다. 이는 철이 열을 흡수하고 그 열을 빛의 형태로 방출하기 때문입니다. 흑체도 마찬가지로, 주변의 열을 모두 흡수하고, 특정 온도에 따라 그 열을 다양한 색의 빛으로 방출합니다. 흑체복사의 특징은 그 빛의 색이나 강도가 흑체의 온도에 따라 달라진다는 것입니다. 온도가 높아질수록 방출하는 빛의 색은 파란색으로 이동하며, 더 많은 에너지를 방출합니다. 이러한 현상을 이해하는 것은 많은 과학적, 기술적 응용에 도움이 됩니다. 흑체는 모든 입사 복사를 흡수하고, 완벽하게 방출.. 2024. 8. 23. 시계열 데이터 다루기-색인을 가지는 시계열 데이터 색인을 가지는 시계열 데이터를 처리할 때, 판다스는 매우 유용한 도구입니다. 특히 시계열 데이터는 시간 정보를 인덱스로 사용하여 분석, 필터링, 변형 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 여기서는 판다스를 사용하여 시계열 데이터의 색인을 설정하고 이를 활용한 기본적인 처리 방법을 설명하겠습니다. 테스트 데이터 생성# It appears the initial import and generation failed. Let's correct that and regenerate the file.import pandas as pdimport numpy as np# Generate sample data for data.csv with proper importsdata_csv = { "timestamp": pd.da.. 2024. 8. 20. 시계열 데이터 다루기-datetime 파이썬의 datetime 모듈은 날짜와 시간을 처리하는 데 사용됩니다. 이 모듈은 날짜, 시간, 타임스탬프, 시간대 정보를 다루는 다양한 클래스를 제공합니다.1. datetime.date날짜를 연, 월, 일로 표현합니다. 이 클래스는 그레고리안 캘린더를 기반으로 날짜를 저장하고 조작할 수 있게 도와줍니다.import datetime# 특정 날짜 생성d = datetime.date(2024, 8, 19)print(d) # 2024-08-192. datetime.time하루의 시간을 시, 분, 초, 마이크로초로 표현합니다. 시간대 정보를 포함할 수도 있습니다.# 특정 시간 생성t = datetime.time(12, 30, 45, 123456)print(t) # 12:30:45.1234563. dateti.. 2024. 8. 19. 데이터 그룹 연산(groupby) 파이썬에서 데이터 분석을 할 때, 데이터 그룹 연산은 매우 중요한 부분입니다. 특히 pandas 라이브러리는 이러한 연산을 쉽게 처리할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 여기서는 주로 groupby 메소드를 사용하는 방법에 대해 설명하겠습니다.1. groupby 기본데이터를 특정 기준에 따라 그룹화하고 각 그룹별로 다양한 집계 연산을 수행합니다.import pandas as pd# 예제 데이터 생성data = {'Name': ['John', 'Anna', 'John', 'Mike', 'Anna'], 'Score': [88, 92, 85, 91, 95], 'Subject': ['Math', 'Math', 'History', 'Science', 'Science']}df = pd... 2024. 8. 2. 이전 1 다음 728x90
