데이터 분석 기술 블로그

pandas란?pandas는 Python에서 데이터를 다루기 위한 라이브러리입니다.엑셀, CSV, SQL 데이터 등을 쉽게 불러오고, 처리하고, 분석할 수 있도록 도와주는 도구로, 주로 데이터 분석과 머신러닝 전처리에 많이 사용됩니다.pandas의 핵심 개념pandas는 두 가지 주요 데이터 구조를 제공합니다:Series → 1차원 데이터(리스트 같은 형태)DataFrame → 2차원 테이블 형태(엑셀 같은 형태)1. Series (1차원 데이터)import pandas as pd# 리스트를 Series로 변환s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])print(s)출력 결과0 101 202 303 404 50dtype: int64인덱스(0,1,2,...)와..

튜플(Tuple)이란?튜플은 리스트와 비슷하지만, 변경할 수 없는(immutable) 자료형입니다.즉, 한 번 생성되면 요소를 수정, 추가, 삭제할 수 없습니다. 소괄호 ()를 사용해서 표현합니다.튜플 기본 문법# 튜플 생성my_tuple = (10, 20, 30, 40, 50)# 값 가져오기 (리스트와 동일)print(my_tuple[0]) # 10print(my_tuple[2]) # 30print(my_tuple[-1]) # 50 (음수 인덱스 사용 가능)리스트처럼 인덱스로 접근 가능값을 변경할 수 없음 (my_tuple[0] = 100 ❌ 오류 발생)튜플의 주요 특징특징설명변경 불가능 (Immutable)값을 추가, 수정, 삭제할 수 없음리스트보다 속도가 빠름수정할 필요 없는 데이터 저장 시 유..

리스트(List)란?리스트는 여러 개의 데이터를 순서대로 저장하는 자료형입니다.대괄호 []로 감싸서 표현하며, 각 요소는 인덱스(순번)를 가지고 있습니다.리스트 기본 문법# 리스트 생성my_list = [10, 20, 30, 40, 50]# 값 가져오기 (인덱스는 0부터 시작)print(my_list[0]) # 10print(my_list[2]) # 30print(my_list[-1]) # 50 (음수 인덱스는 뒤에서부터)인덱스(index)로 값을 가져올 수 있음음수 인덱스도 사용 가능 (예: -1은 마지막 값)리스트 주요 기능기능설명예제list.append(값)리스트 끝에 값 추가my_list.append(60)list.insert(인덱스, 값)특정 위치에 값 삽입my_list.insert(1, 1..

딕셔너리(Dictionary)란?딕셔너리(dict)는 키(key)와 값(value)의 쌍으로 이루어진 데이터 구조입니다.리스트나 튜플과 달리, 순서(index)가 아니라 키를 이용해서 값을 찾는 방식입니다.딕셔너리 기본 문법# 딕셔너리 생성my_dict = { "name": "Alice", "age": 25, "city": "Seoul"}# 값 출력print(my_dict["name"]) # "Alice"print(my_dict["age"]) # 25print(my_dict["city"]) # "Seoul""name", "age", "city" → 키(key)"Alice", 25, "Seoul" → 값(value)키를 이용해 값을 가져올 수 있음 → my_dict["name"]딕셔..

os는 Python의 내장 모듈로, 운영 체제(OS: Operating System)와 상호작용할 수 있도록 도와주는 기능을 제공합니다. 주요 기능 파일 및 폴더 관리os.listdir("폴더경로") → 폴더 내 파일 리스트 가져오기os.path.join("경로", "파일명") → 운영 체제에 맞게 경로 생성환경 변수 및 시스템 정보 접근os.getenv("변수명") → 환경 변수 가져오기os.name → OS 종류 확인 (Windows: 'nt', Mac/Linux: 'posix')파일/폴더 조작os.remove("파일경로") → 파일 삭제os.makedirs("폴더경로") → 폴더 생성예제import os# 현재 작업 디렉토리 확인print(os.getcwd())# data 폴더 내 모든 파일 리스트..