728x90 python102 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. 데이터 분석 후 그래프와 시각화 Jupyter Notebook에서 대화형 Matplotlib 그래프를 사용하는 것은 데이터를 시각적으로 탐색할 때 매우 유용합니다. 이를 통해 사용자는 그래프를 동적으로 조작하고, 다양한 시각적 표현을 통해 데이터에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다. 1. 필요한 라이브러리 설치먼저 Matplotlib를 사용하려면, 이 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다. 아직 설치하지 않았다면, 다음 명령어로 설치할 수 있습니다:pip install matplotlib2. Matplotlib 설정 변경Matplotlib의 대화형 기능을 활성화하기 위해 Jupyter Notebook에서 몇 가지 설정을 변경해야 합니다. %matplotlib 매직 명령어를 사용하여 이를 설정할 수 있습니다. 대화형 모드를 위한 가장 일반적인.. 2024. 7. 30. Pandas의 DataFrame에서 Index 활용 및 데이터 관리 판다스(Pandas)의 DataFrame에서 인덱스는 데이터를 참조하고 조작할 때 중요한 역할을 합니다. 인덱스는 각 행에 대한 레이블을 제공하며, 데이터를 더 쉽게 정렬하고, 액세스하고, 수정할 수 있게 해줍니다. 인덱스에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다:1. 인덱스의 기능식별 기능: 각 행을 고유하게 식별합니다.정렬 기능: 데이터를 특정 순서로 유지하고, 이 순서대로 데이터를 정렬합니다.선택 기능: 인덱스를 사용하여 데이터의 특정 부분을 선택할 수 있습니다.조인 기능: 다른 DataFrame과의 조인 시 인덱스를 기준으로 사용합니다.2. 인덱스 생성 및 지정DataFrame을 생성할 때 index 매개변수를 사용하여 인덱스를 직접 지정할 수 있습니다. 예를 들어:import pandas as pd.. 2024. 7. 29. 범주형 데이터 관리 Categorical 판다스(Pandas)의 Categorical 데이터 유형은 범주형 데이터를 효율적으로 다루기 위해 설계된 특수한 데이터 유형입니다. 이 데이터 유형은 특히 범주의 수가 제한적이고 반복적일 때 메모리 사용을 최적화하고 데이터 분석을 개선할 수 있도록 도와줍니다. 여기에 Categorical 데이터 유형에 대한 자세한 설명을 드리겠습니다.Categorical 데이터 유형의 기본판다스에서 Categorical 데이터 유형은 데이터를 범주(Category)로 구분할 때 사용됩니다. 예를 들어, "남성"과 "여성", "소형", "중형", "대형" 등과 같이 명확히 구분되는 값들을 범주형 데이터라고 할 수 있습니다. 이 데이터 유형은 내부적으로 정수를 사용하여 범주를 인코딩하며, 각 범주는 사전에 정의된 범주형 배.. 2024. 7. 23. Anaconda 설치 및 사용법 Conda를 설치하려면 Anaconda 또는 Miniconda를 사용할 수 있습니다. Anaconda는 데이터 과학과 기계 학습에 사용되는 많은 라이브러리를 포함한 포괄적인 패키지이며, Miniconda는 더 가볍고 필요한 패키지만 선택하여 설치할 수 있는 버전입니다. 설치 방법은 다음과 같습니다:Anaconda 설치다운로드Anaconda 공식 웹사이트에서 운영체제에 맞는 Anaconda 인스톨러를 다운로드합니다.설치Windows:다운로드한 .exe 파일을 실행하고, 화면의 지시에 따라 설치를 완료합니다. 모든 사용자를 위해 설치하거나, Just Me를 선택할 수 있습니다.설치 중에 "Add Anaconda to my PATH environment variable" 옵션은 기본적으로 체크 해제되어 있습니.. 2024. 7. 16. Scrapy, Pipelines Scrapy 파이프라인Scrapy는 웹 크롤링과 스크레이핑을 위한 파이썬 프레임워크로, 웹 사이트로부터 데이터를 추출하고 이를 다양한 형식으로 저장할 수 있게 해줍니다. Scrapy 프로젝트의 중요한 구성 요소 중 하나는 파이프라인(pipeline)입니다. 파이프라인은 데이터 처리를 위한 일련의 과정을 정의하며, 크롤링 과정에서 수집된 아이템을 처리하고 저장하는 역할을 합니다. Scrapy 파이프라인의 주요 기능클린업: 수집된 데이터의 포맷을 정리하거나, 타이핑 오류를 수정하는 등의 클린업 작업을 수행합니다.유효성 검사: 아이템이 완전하고 유효한지 확인합니다. 예를 들어 필수 필드가 비어 있지 않은지 검사할 수 있습니다.아이템 중복 제거: 동일한 아이템이 여러 번 수집되는 것을 방지합니다.데이터 저장: .. 2024. 7. 10. [추가자료] 8.3 웹 프레임워크 - Django Model Django의 모델은 웹 애플리케이션의 데이터 구조를 정의하고 데이터베이스와의 상호작용을 처리하는 중요한 부분입니다. 모델은 Python 클래스로 표현되며, Django의 ORM(Object-Relational Mapping)을 통해 데이터베이스의 테이블과 매핑됩니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 SQL 쿼리를 작성하지 않고도 데이터베이스를 효율적으로 관리할 수 있습니다.기본 구조모델은 django.db.models.Model 클래스를 상속받아 정의됩니다. 모델의 각 속성은 데이터베이스 테이블의 필드를 나타내며, Django에서 제공하는 필드 타입을 사용하여 선언합니다.from django.db import modelsclass Book(models.Model): title = models.CharF.. 2024. 6. 21. [추가자료] 8.3 웹 프레임워크 - Django Templates Django의 템플릿 시스템은 동적 웹 페이지를 생성하기 위한 강력하고 유연한 방법을 제공합니다. 이 시스템은 웹 애플리케이션의 프론트엔드를 구성하는 HTML을 동적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. Django 템플릿은 Python 코드에서 HTML 코드로 데이터를 전달하는 규칙에 따라 구성됩니다. 이를 통해 개발자는 웹 페이지의 로직과 디자인을 분리할 수 있어, 유지보수가 용이하고 코드의 가독성도 높아집니다.템플릿의 핵심 기능변수 치환: 템플릿에는 중괄호 {{ }}를 사용하여 변수를 포함시킬 수 있습니다. 이 변수들은 뷰에서 템플릿으로 전달된 컨텍스트 데이터를 참조하여 그 값을 템플릿에 동적으로 채워 넣습니다.태그 시스템: Django 템플릿은 {% %}를 사용하여 조건문, 반복문, 필터 등을 처.. 2024. 6. 19. [추가자료] 8.3 웹 프레임워크 - Django View Django에서 뷰(View)는 웹 애플리케이션의 핵심 로직을 처리하는 컴포넌트로, 웹 요청을 받아서 웹 응답을 반환합니다. 뷰의 주된 목적은 요청의 세부사항을 캡슐화하고, 요청에 따라 필요한 데이터를 처리하여 적절한 응답을 생성하는 것입니다. 여기에는 HTTP 요청을 파싱, 세션 관리, 데이터 검증, 쿼리 실행, 템플릿 렌더링 등이 포함됩니다.Django ViewDjango의 뷰는 웹 애플리케이션의 로직과 데이터 흐름의 중심지로, 효율적이고 안전한 웹 서비스를 제공하기 위한 다양한 기능과 도구를 개발자에게 제공합니다. 1. 요청 처리Django에서 모든 뷰는 첫 번째 인자로 HttpRequest 객체를 받습니다. 이 객체는 사용자의 요청에 대한 모든 정보를 담고 있으며, 뷰에서는 이 정보를 사용하여 필.. 2024. 6. 19. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 12 다음 728x90
