2023년 07월

[Python] 18. Pandas 데이터프레임 복사하는 방법

[Python] 18. pandas 데이터프레임 복사하는 방법

pandas에서 데이터프레임을 복사하는 방법에 대해 예제와 함께 상세히 설명하겠습니다. 예제 데이터 생성 출력 결과 얕은 복사(Shallow Copy) 얕은 복사는 = 연산자를 사용하여 데이터프레임을 다른 변수에 할당하는 방법입니다. 얕은 복사를 하게 되면 새로운 변수는 원본 데이터프레임을 참조하게 됩니다. 따라서 한 쪽의 데이터를 수정하면 다른 쪽도 영향을 받게 됩니다. 출력 결과 깊은 복사(Deep Copy) 깊은 복사는 copy() […]

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[Python] 17. 여러 열의 데이터를 그룹핑하여 boxplot 그리는 방법

[Python] 17. 여러 열의 데이터를 그룹핑하여 boxplot 그리는 방법

여러 열의 데이터를 그룹핑하여 박스플롯(boxplot)으로 그리는 방법을 pandas와 seaborn 라이브러리를 사용하여 설명하겠습니다. 라이브러리 임포트 먼저, 필요한 라이브러리를 임포트합니다. 예제 데이터 생성 이제 예제 데이터를 생성하고 박스플롯(boxplot)을 그리는 방법을 설명하겠습니다. 출력 결과 데이터프레임을 그룹핑하기 데이터프레임 df에는 Category, Value1, Value2, Value3라는 열이 있습니다. 이제 melt 함수를 사용하여 데이터를 그룹핑하고 hue 옵션을 사용하여 박스플롯을 그립니다. 출력 결과 melted_df에는

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[Python] 16. 여러 파일로 분리하여 함수를 구성하고 사용하는 방법

[Python] 16. 여러 파일로 분리하여 함수를 구성하고 사용하는 방법

파이썬에서 여러 파일로 분류하여 함수를 구성하고 호출하는 방법은 코드를 모듈화하고 유지보수를 용이하게 하는데 도움이 됩니다. 효율적인 구조를 위해서는 몇 가지 일반적인 권장 사항을 따르는 것이 좋습니다. 효율적인 파일 구조를 위한 권장 사항 모듈화 파이썬에서 모듈(Module)은 파이썬 파일(.py)로서 특정 기능을 담고 있는 코드의 묶음입니다. 관련된 함수, 변수, 클래스 등을 하나의 파일로 구성하여 코드를 재사용하고 가독성을 높이는

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[Python] 15. Scatter plot 그릴 때 circle spec line을 추가하는 방법

[Python] 15. Scatter plot 그릴 때 circle spec line을 추가하는 방법

scatter plot 그래프에 spec(특정한 선)라인을 그리기 위해 원을 추가하는 방법에 대해 다양한 예제와 상세한 설명을 하겠습니다. 이때, 원을 추가하기 위해서는 matplotlib 라이브러리를 사용합니다. 기본적인 scatter plot에 원 추가하기 출력 결과 위 예제에서는 numpy 라이브러리를 사용하여 무작위 샘플 데이터 x와 y를 생성하고, scatter plot 그래프를 그립니다. 이후 Circle 클래스를 사용하여 원을 정의하고, plt.gca().add_patch()를 사용하여 원을 그래프에

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[Python] 14. For 문을 사용하는 다양한 예제

[Python] 14. For 문을 사용하는 다양한 예제

파이썬에서 for 문은 반복(iteration)을 수행하는데 사용되는 제어문입니다. for 문을 사용하여 시퀀스(리스트, 튜플, 문자열 등)의 각 요소를 순회하면서 원하는 작업을 수행할 수 있습니다. for문의 기본 구조 for 문은 다음과 같은 기본 구조를 가지고 있습니다. 숫자 범위를 순회하는 예제 출력 결과 위 예제에서는 range(5)를 사용하여 0부터 4까지의 숫자 범위를 생성하고, for 문을 이용하여 각 숫자를 i 변수에

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[Python] 13. Pandas 데이터프레임 값을 숫자로만 구성되도록 변환하기

[Python] 13. Pandas 데이터프레임 값을 숫자로만 구성되도록 변환하기

데이터프레임 특정 열의 값이 정수나 소수점 등 문자가 아닌 숫자로만 구성되도록 변환하는 예제를 Python의 pandas 라이브러리를 사용하여 설명하겠습니다. 이를 위해서는 해당 열의 값을 검사하고 필요한 변환을 수행해야 합니다. 데이터프레임 예시 예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다. 숫자 변환 함수 정의 여기서 ‘Value’ 열의 값들은 모두 숫자이지만, 문자열로 되어있습니다. 이제 이 열의 값을 정수나 소수점

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[Python] 12. Pandas 데이터프레임 시각화 함수 만들어 사용하기

[Python] 12. Pandas 데이터프레임 시각화 함수 만들어 사용하기

데이터프레임을 시각화하는 함수를 만들어 사용하는 다양한 예제를 알려드리겠습니다. 시각화에는 matplotlib와 seaborn 라이브러리를 함께 활용하여 다양한 그래프를 생성합니다. Python 함수를 만드는 방법 우선 파이썬에서 함수를 만드는 방법에 대해 상세히 설명드리겠습니다. 함수는 프로그래밍에서 코드의 블록을 재사용하고 모듈화하는데 사용되며, 특정 작업을 수행하는 코드를 하나의 논리적 단위로 묶는데 도움이 됩니다. 함수를 정의하고 호출하는 방법은 다음과 같습니다. 함수 정의 파이썬에서

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[Python] 11. Pandas 데이터프레임 Excel 읽고 쓰기

[Python] 11. Pandas 데이터프레임 Excel 읽고 쓰기

Pandas를 사용하여 데이터프레임을 Excel 파일로 읽고 쓰는 방법에 대해 상세히 설명하겠습니다. 데이터프레임을 엑셀로 저장하는 경우 to_excel() 메서드를 사용하고, Excel 파일을 읽어서 데이터프레임으로 변환하는 경우 read_excel() 함수를 사용합니다. 데이터프레임을 엑셀 파일로 저장하기 Pandas의 to_excel() 메서드를 사용하여 데이터프레임을 엑셀 파일로 저장할 수 있습니다. to_excel() 메서드는 엑셀 파일의 경로와 파일 이름을 지정하는 매개변수를 사용합니다. 아래는 예시 코드입니다. Pandas에서는

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[Python] 10. Pandas 데이터프레임 평균, 표준편차, cpk 구하기

[Python] 10. Pandas 데이터프레임 평균, 표준편차, Cpk 구하기

Pandas 데이터프레임에서 열의 평균, 표준편차 및 Cpk 값을 구하는 방법을 알려드리겠습니다. Cpk는 품질 관리에서 프로세스 능력 지수로 사용되며, 공정이 목표값과 얼마나 일치하는지 평가하는 지표입니다. 샘플 데이터프레임 먼저, 다음과 같은 샘플 데이터프레임을 사용하여 예시를 설명하겠습니다. 열의 평균 구하기 Pandas의 mean() 함수를 사용하여 열의 평균을 계산할 수 있습니다. 다음은 ‘Value’ 열의 평균을 구하는 예제입니다. 열의 표준편차 구하기

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[Python] 09. Seaborn 여러 개의 plot 한번에 그리기

[Python] 09. Seaborn 여러 개의 plot 한번에 그리기

Seaborn을 사용하여 여러 개의 그래프를 한 번에 그리려면 Matplotlib의 서브플롯(subplot) 기능을 활용할 수 있습니다. Seaborn은 Matplotlib를 기반으로 하기 때문에, Matplotlib의 서브플롯을 사용하여 여러 개의 그래프를 한 번에 출력할 수 있습니다. 아래 예제는 Seaborn을 사용하여 여러 개의 그래프를 한 번에 그리는 방법을 보여줍니다. Matplotlib의 서브플롯 (subplot) 위의 예제에서는 Matplotlib의 subplots() 함수를 사용하여 2×2 서브플롯을 생성합니다. 그리고

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