Python Archives - ColdBrown

[Python] 32. Tkinter 와 Matplotlib 를 사용한 GUI Plot App 만들기

Python에서 데이터를 시각화할 때 Pandas와 Matplotlib는 매우 유용한 도구입니다. 이들 도구를 활용해 데이터 시각화를 위한 GUI 애플리케이션을 만들 때, Tkinter와 함께 사용하면 인터랙티브한 환경을 쉽게 구축할 수 있습니다. 하지만 Mac 환경에서는 몇 가지 호환성 문제가 발생할 수 있는데, 이를 해결하는 방법과 함께 데이터를 기반으로 플롯을 그리고, 이를 Tkinter GUI에 표시하는 방법을 소개하겠습니다. 주요 기능 Pandas 데이터프레임을 사용하여 […]

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[Python] 31. Tkinter GUI 만들기

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Tkinter 는 Python에서 GUI(Graphical User Interface) 애플리케이션을 만드는 데 사용되는 기본 라이브러리입니다. Tkinter 를 사용하면 버튼, 레이블, 텍스트 입력 상자 등 다양한 위젯을 통해 사용자 인터페이스를 구축할 수 있습니다. 각 위젯의 사용 방법과 간단한 예제를 하나씩 설명드리겠습니다. Tkinter 설정하기 먼저 Tkinter를 사용하려면 Python 코드에서 tkinter 모듈을 가져와야 합니다. 기본적으로 다음과 같이 Tkinter를 가져오고 기본 윈도우를 생성할 수

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[Python] 30. Pandas 데이터프레임 lambda 함수 사용하기

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pandas 데이터프레임에서 lambda 함수를 사용하는 것은 데이터 처리와 변환에 유용한 방법 중 하나입니다. 람다 함수는 한 줄로 간단한 함수를 정의할 때 유용합니다. 아래에서 pandas 데이터프레임에서 람다 함수를 사용하는 예제와 설명을 제공하겠습니다. lambda 함수로 열 변환 다음은 pandas 데이터프레임의 열을 변환하는 예제입니다. 주어진 데이터프레임에서 ‘점수’ 열의 값에 10을 더한 새로운 열 ‘조정된 점수’를 만들어보겠습니다. 출력 결과

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[Python] 29. Pandas 데이터프레임 apply 함수 사용하기

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pandas의 apply() 함수는 데이터프레임 또는 시리즈의 각 요소에 대해 사용자 정의 함수를 적용하거나 내장 함수를 적용하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 데이터프레임의 열 또는 행에 대한 연산을 쉽게 수행할 수 있습니다. 아래에서 apply() 함수의 다양한 예제와 사용법을 상세히 설명하겠습니다. apply 함수 기본적인 사용법 apply() 함수의 기본적인 사용법은 열 또는 행에 함수를 적용하는 것입니다. 아래 예제는

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[Python] 28. Pandas 데이터프레임 Rank 함수 사용하기

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Pandas의 rank() 함수는 데이터프레임 또는 시리즈의 요소를 순위로 변환하는 데 사용되며, 주어진 데이터에서 각 요소의 순서를 확인하는 데 도움을 줍니다. 이 함수는 정렬된 순서대로 순위를 매기거나 사용자 지정 순위 메서드를 지원합니다. rank() 함수의 일반적인 사용법과 예제를 알아보겠습니다. rank 함수 기본 사용 결과 출력 위 예제에서는 ‘점수’ 열을 기준으로 각 행의 순위를 계산하고 새로운 ‘순위’ 열을

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[Python] 27. 주차(weeknum)와 요일(weekday) 정보로 날짜 구하기

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주차(weeknum)와 요일(weekday) 정보만으로 년, 월, 일을 구하려면 기준 날짜를 알고 있어야 합니다. 이 기준 날짜는 연도의 시작일인 1월 1일로 설정할 수 있습니다. 다음은 주차와 요일 정보로 년, 월, 일을 계산하는 방법에 대한 설명과 예제 코드입니다. 주차(weeknum)와 요일(weekday) 정보 얻기 먼저, 주차와 요일 정보를 얻어야 합니다. 1월 1일을 기준으로 주차와 요일을 얻을 수 있습니다. 주차와 요일

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[Python] 26. 4자리 헥사 값에서 9bit 데이터 추출하기

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4자리 헥사 값에서 9비트 데이터를 추출하려면 헥사 값을 정수로 변환한 다음, 비트 마스크와 비트 연산을 사용하여 해당 비트를 추출합니다. 한 단계씩 차근차근 상세한 설명과 함께 예제도 알아보겠습니다. 비트 마스크 비트 마스크(Bit Mask)는 비트 연산(Bitwise Operations)에서 사용되는 기술로, 특정 비트 위치의 값을 검사하거나 설정하기 위한 이진 비트 패턴(일련의 0과 1)입니다. 비트 마스크는 주로 다음과 같은 목적으로

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[Python] 25. merge 함수를 사용하여 특정 열의 값을 기준으로 데이터 병합하기

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merge() 함수를 사용하여 특정 열의 값을 기준으로 데이터프레임을 병합하는 다양한 예제를 제공하겠습니다. 데이터프레임 예시 먼저, 다음과 같은 두 개의 데이터프레임을 예시로 사용하겠습니다 Inner Merge (내부 병합) 두 데이터프레임을 특정 열 ‘ID’의 값으로 내부 병합합니다. 내부 병합은 두 데이터프레임에 공통으로 존재하는 ‘ID’ 값만 병합합니다. 실행 결과 Left Merge (왼쪽 병합) 왼쪽 데이터프레임 df1을 기준으로 병합합니다. ‘ID’

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[Python] 24. Pandas 데이터프레임 IF 문을 사용하는 다양한 예제

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Pandas는 파이썬에서 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. IF 문을 사용하여 데이터프레임을 조작하는 다양한 예제를 제공하겠습니다. 조건에 따라 열 추가하기 이 예제에서는 데이터프레임에 “Category”라는 새로운 열을 추가합니다. “Age” 열의 값에 따라 각 행의 “Category” 열 값을 “Young” 또는 “Adult”로 설정합니다. apply() 함수를 사용하여 각 행의 “Age” 값을 검사하고 조건에 따라 “Young” 또는 “Adult” 값을

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[Python] 23. 주가 정보를 크롤링 해서 데이터프레임으로 구성하기

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주가 정보를 크롤링하여 데이터프레임으로 구성하려면, 주가 정보를 가져오기 위해 웹 사이트나 API를 사용하여 데이터를 요청해야 합니다. 주가 정보를 가져오기 위해 일반적으로는 pandas와 함께 yfinance 라이브러리를 사용하는 것이 편리합니다. 크롤링 크롤링은 웹 사이트에서 정보를 수집하는 과정을 말합니다. 웹 크롤링은 웹 페이지에 접속하고, 해당 페이지의 내용을 가져와서 원하는 데이터를 추출하는 작업을 수행합니다. 크롤링은 자동화된 방식으로 이루어지며, 대부분의

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