하미's 블로그

[개념]리스트에서 특정 요소를 제거하는 함수는 데이터를 다룰 때 매우 유용합니다.주어진 리스트에서 원하는 값을 제거할 수 있으며,예를 들어, 중복된 값을 제거하거나 불필요한 값을 리스트에서 빼고 싶을 때 사용할 수 있습니다.이 함수는 리스트 내에서 첫 번째로 나타나는 요소만 제거합니다.만약 해당 요소가 여러 번 존재한다면 첫 번째로 나타나는 하나만 삭제됩니다. (예시코드)def remove_element_from_list(lst, element): if element in lst: lst.remove(element) # 리스트에서 특정 요소 제거 return lst# 예시 사용my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 3]result = remove_element_from_l..

1.1. Python특징: Python은 데이터 분석, 통계 분석, 머신러닝 등에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy, Scikit-learn 등과 같은 강력한 라이브러리들이 있어 데이터 처리와 분석에 매우 적합합니다.장점:오픈 소스이며 커뮤니티가 활발해서 배우기 쉽고 지원이 많음다양한 데이터 분석 라이브러리 제공머신러닝, 딥러닝, 웹 개발 등 다양한 분야에서 사용 가능사용 예시:Pandas로 데이터 처리 및 분석Matplotlib과 Seaborn으로 데이터 시각화1.2. R특징: R은 통계 분석에 강력한 기능을 제공하는 프로그래밍 언어이자 환경입니다. 특히 데이터 시각화와 통계 분석에서 매우 강력합니다.장점:통계 분석에 특화된..

1. 소개Python은 그 간결함과 다재다능함으로 인해 전 세계적으로 인기를 끌고 있는 프로그래밍 언어입니다. 1991년 네덜란드의 Guido van Rossum에 의해 처음 발표된 이후, Python은 웹 개발, 데이터 과학, 인공지능, 자동화 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이 블로그 글에서는 Python의 장점, 주요 특징, 그리고 활용 분야에 대해 자세히 살펴보겠습니다.2. Python의 장점2.1. 간결하고 읽기 쉬운 문법Python의 문법은 간결하고 직관적입니다. 이는 프로그래머가 코드 작성에 집중할 수 있게 하고, 유지보수를 쉽게 합니다. 또한, Python은 코드 블록을 중괄호가 아닌 들여쓰기로 구분하여 가독성을 높였습니다.python코드 복사def greet(name): ..

파이썬은 데이터를 읽고 처리하는 데 매우 효과적인 도구입니다. 다양한 데이터 소스에서 데이터를 읽을 수 있는 방법이 있습니다. 이 글에서는 CSV, Excel, JSON, SQL 데이터베이스 및 웹에서 데이터를 읽는 방법을 알아보겠습니다. 1. CSV 파일 읽기 CSV(Comma-Separated Values) 파일은 쉼표로 구분된 텍스트 파일입니다. 파이썬에서 CSV 파일을 읽으려면 csv 모듈을 사용합니다. import csv # CSV 파일 열기 with open('data.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) # 각 행 읽기 for row in reader: print(row) 2. Excel 파일 읽기 Excel 파일을 읽으려면 pandas 라이브러리..

파이썬은 다양한 이유로 많은 사람들에게 인기가 있는 프로그래밍 언어입니다. 이런 이유 중 일부는 다음과 같습니다 읽기 쉬운 문법 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법을 가지고 있어 새로운 프로그래머들도 빠르게 배울 수 있으며, 코드를 이해하기 쉽습니다. 다양한 라이브러리와 프레임워크 파이썬은 다양한 라이브러리와 프레임워크를 지원하며, 데이터 분석, 인공지능, 웹 개발, 게임 개발, 과학 연구 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 대표적으로 NumPy, pandas, TensorFlow, Django, Flask, 등이 있습니다. 크로스 플랫폼 지원 파이썬은 Windows, macOS, Linux와 같은 다양한 운영체제에서 동작합니다. 이는 다양한 환경에서 프로그램을 개발하고 실행할 수 있도록 도와줍니다. 커뮤니티..

이번시간에는 train_test_split() 메소드의 test_size 파라미터와 shuffle 파라미터 에 대해 알아보겠습니다. test_size: test data(validation data) 구성의 비율을 나타냅니다. train_size의 옵션과 반대 관계에 있는 옵션 값이며, 주로 test_size 파라미터를 지정 해줍니다. test_size = 0.2 로 지정 하면 전체 데이터 셋의 20%를 test(validation) 셋으로 지정하겠다는 의미입니다. default 값은 0.25 입니다. shuffle: 데이터를 split 하기 이전에 섞을지 말지 여부에 대해 지정해주는 파라미터 입니다. default = True 입니다. # 라이브러리 로딩 from sklearn.model_selecti..

이번시간에는 이전에 배웠던 특정 텍스트를 제거하는 방법을 이용해 청와대 청원 데이터에서 불필요한 텍스트를 제거해 보겠습니다. 청와대 청원 데이터를 살펴보면 아래 사진 처럼 \\n 와 같은 문자열이 많이 보입니다. 해당 문자열은 줄바꿈을 나타내는 의미이며, 텍스트에서 불필요한 문자열이기 때문에 데이터 분석에 방해가 되지 않게 제거해주도록 하겠습니다. train_data[0] 모든 train데이터에 한번에 replace 함수를 적용하기 위해서는 apply() 함수, lambda() 함수를 함께 사용하면 됩니다. 사용방법은 아래와 같습니다. import pandas as pd train=pd.read_csv('data/train.csv') test=pd.read_csv('data/test.csv') train..

왜 결측치 탐색이 중요한가?결측치(Null, NaN)는 데이터 분석 과정에서 반드시 확인해야 할 첫 번째 항목이다. 그대로 두면 모델 성능이 떨어지고 통계 분석 결과도 왜곡된다. 다행히 파이썬의 판다스(Pandas)는 결측치를 손쉽게 탐색하고 집계할 수 있는 함수를 제공한다. 그중 가장 직관적인 조합이 바로 아래 한 줄이다.DataFrame.isnull().sum()이 글에서는 이 한 줄이 왜 강력한지, 그리고 실무에서 어떻게 응용할 수 있는지 단계별로 정리한다.1. isnull()로 결측치 위치 확인import pandas as pddata = { 'name': ['Alice', 'Bob', None, 'Dave'], 'age' : [25, None, 32, 29], 'city': ['..

파이썬에서 데이터 파일을 내보내기 위해서는 pandas 라이브러리의 to_csv() 함수를 사용하면 손쉽게 데이터를 저장할 수 있습니다.DataFrame.to_csv('경로/파일명.csv')위와 같이 사용하면 지정한 경로에 CSV 파일이 저장됩니다.하지만 to_csv() 메서드를 별도 옵션 없이 사용할 경우, 데이터프레임의 인덱스가 자동으로 포함되어 저장됩니다.예를 들어, 아래와 같이 저장하면df.to_csv('sample.csv')CSV 파일의 첫 번째 열에 인덱스가 추가되어 저장됩니다.이는 대부분의 경우 불필요할 수 있기 때문에, 인덱스를 제외하려면 다음과 같이 index=False 옵션을 명시해주어야 합니다.✅ 인덱스를 포함하지 않고 저장하는 방법import pandas as pdtrain.to_c..

데이터에서 컬럼을 index로 지정하여 불러오기 데이터에서 컬럼을 인덱스로 지정하여 불러오기 위해서는 read_csv의 index_col 옵션을 사용하면 된다.예를 들어, 데이터에 python 컬럼이 있다고 했을 때, pd.read_csv('파일경로',index_col='python')으로 지정해주면 된다. # index 컬럼을 인덱스로 지정해서 불러오기train_index = pd.read_csv('data/train.csv',index_col='index')test_index = pd.read_csv('data/test,csv',index_col='index') https://link.coupang.com/a/cpQxVB [이지스퍼블리싱] Do it! 점프 투 파이썬 2판/중학생도 첫날부터 실습하는 ..