Appia의 IT세상

앞서 Pandas 포스팅에서는 Pandas의 가장 많이 사용되는 객체인 DataFrame에 대해서 알아봤습니다. 그래서 이번에는 DataFrame의 구성하는 항목인 Series에 대해서 알아보고자 합니다. Series Series는 다음과 같은 형태의 데이터 구성을 가지고 있습니다. 이 부분은 당연히, Data Frame의 한 Column으로 구성될 수 있습니다. 그럼 위와 같은 Series를 생성하는 부분에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 일단 다음과 같은 형태로 series를 선언할 수 있습니다. pandas.Series(data, index, dtype, copy) data - series를 구성할 데이터ㅡ ndarray, list, constants index - Optional한 부분 dtype ..

Numpy에서 브로드캐스팅(Broadcasting)이라는 단어를 매우 많이 사용합니다. 실제로 이 단어는 통신에서는 주변에 모든에게 패킷을 뿌리는 그런 느낌이었습니다. (물론 살짝 어감의 차이는 있을 수 있습니다.) , 또한 영어 단어로서는 방송하다 흩뿌리다라는 그런 의미를 가지고 있습니다. 하지만 파이썬[Python] Numpy에서는 조금 다른 의미로 사용이 되어 집니다. 그래서 오늘은 파이썬[Python] Numpy 브로드캐스팅(Broadcasting)정의 및 조건에 대해서 한번 알아보고자 합니다. 파이썬[Python] Numpy에서 말하는 브로드캐스팅(Broadcasting)은 즉, 일정 조건을 부합하는 다른 형태의 배열끼리 연산을 수행하는 것을 의미합니다. (앞서 내용과 너무 다르죠?) 그럼 다음..

최근에 문자열에서 알파벳의 빈도를 확인하는 방법에 대해서 간단하게 포스팅을 했었던 적이 있습니다. 이번에는 그와 유사하게 문자열이 알파벳인지 확인하는 방법, 또는 숫자인지 확인하는 방법, 그리고 알파벳 또는 숫자인지 확인하는 방법에 대해서 3가지로 나누어 살펴보고자 합니다. 이 부분에 대해서는 별도의 모듈 없이 기본 내장 되어 있는 함수를 통해서 확인이 가능합니다. 알파벳인지 확인하기(isalpha) 문자열의 구성이 알파벳인지에 대해서 확인하는 방법입니다. 저는 isalpha()내장 함수를 사용할 것입니다. 하지만, 단 주의가 필요합니다. 문자열에 숫자 및 공백이 포함되어 있으면 False를 리턴합니다. 그럼 다음 예제를 한번 살펴보겠습니다. example) # Appia Example for isalp..

이번 포스팅은 collection 모듈에 포함되어 있는 Counter 함수에 대해서 살펴보고자 합니다. 실제, 저의 블로그의 유입 하신 분들중에 [파이썬 알파벳 갯수]로 검색해서 들어오신 분이 있었던 것 같습니다. 불행히도, 그 분께서 원하시는 답을 찾아가셨는지 정확하지 않습니다. 그래서 아마도, 이와 같이 검색하면 저의 블로그가 나오고 그래서 향후에 동일하게 검색해서 들어오시는 분들을 위해서 이 포스팅을 할려고 합니다. 그리고 이참에 또한 각 모듈들에 대해서 간단히 이야기를 해보고자 하는 생각도 가지고 있습니다. ( collection 모듈을 시작으로 시작해볼까 합니다.) Counter의 함수는 컨테이너등에 동일한 자료가 몇 개인지 확인하는 데 사용하는 객체입니다. 그럼 간단하게 예를 들어보겠습니다. ..

이번 포스팅에서는 numpy의 데이터 타입을 python에서 기본 제공하는 타입으로 변경하는 방법에 대해서 살펴보고자 합니다. 그러면서, ndarray를 list로 간단히 바꾸는 법도 다루어 보겠습니다. numpy array(ndarray)를 list로 변환하기 최근에는 계속 numpy 위주로 사용을 많이 하고 있는데, 종종 의도치 않게 Numpy을 사용 못하는 경우가 발생합니다. (저의 의도와는 상관없이 파이썬 기본 모듈만 사용하고자 하는 사람이 있어서…) 그러면서 자연스럽게 ndarray를 리스트로 변경하는 방법에 대해서 알게 되었습니다. 간단히 tolist()함수를 이용하는 것입니다. 그럼 다음과 같이 간단하게 ㅜdarray를 list로 변경하는 예제를 살펴보겠습니다. import numpy as ..

우리는 글을 쓰면서, 특정 단어들을 격하게 많이 사용하는 경우가 있습니다. 그리고 때론, 특정 단어들의 사용 빈도와 상관없이 이미 그 단어들을 사용하고 있을 수 있습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 텍스트 파일들에서 특정 단어의 사용빈도를 확인하는 방법을 알아보고자 합니다. 특정 단어의 사용빈도 확인하기 위의 코드 실습을 위해서 간단하게 텍스트 파일을 다음과 같이 한번 만들어보겠습니다. Hello. My name is Appia Hi Hello Appia Good night Good bye See you later 혹시 몰라서, 위의 예제를 위해서 문자들을 별도의 텍스트 파일로 저장하여 첨부드렸습니다. 참고하세요. 그럼 위의 예제 파일을 바탕으로 다음과 같은 예제를 한번 살펴보겠습니다. file = ope..

오늘 포스팅은 딕셔너리(Dictionary)에 저장된 데이터를 출력하는 방법에 대해서 살펴보고자 합니다. 예전에 딕셔너리(Dictionary)에 대해 간단하게 포스팅을 했던 적이 있습니다. (다음 링크참조) 링크 : https://appia.tistory.com/86?category=849946 파이썬[Python] 007 튜플(Tuple), 딕셔너리(Dictionary) 앞서 시간에서는 리스트(List)에 대해서 살펴 보았습니다. 오늘은 리스트와 거의 비슷하지만 살짝 다른 튜플(Tuple)과 파이썬[Python]에서 가장 특이한 데이터 타입중 하나인 딕셔너리(Dictionary)에 대해서 살펴.. appia.tistory.com 이 포스팅을 보시는 분들은 대부분 알고 계실 거라고 생각합니다. 혹 잘 모..

오늘 포스팅은 뒤로 돌아가는 세상으로 한번 꾸며 보고자 합니다. 다름 아니라, List을 역순으로 즉 거꾸로 뒤에서부터 값을 읽어오는 형태로 루프를 돌리거나, 아니면 리스트를 역순으로 바꾸는 방법에 대해서 알아보고자 합니다. List 역순으로 읽어오는 루프 물론 흔치 않지만, 종종 데이터 값들을 리스트에 저장하고 그 값을 역으로 루프를 돌리는 경우가 있습니다. 그럴 경우는 저는 다음과 같은 형태로 코드를 돌렸을 것입니다. #Made by Appia Example my_list = [1,2,3,4,5] for item in my_list[::-1]: #[::-1] 역으로 슬라이싱 print(item) """ #Result :54321"""Colored by Color Scriptercs 넘 코드가 없어 보..

앞서 포스팅에서는 Pandas을 설치 하는 방법과 Anaconda를 설치하는 방법에 대해서 살펴봤습니다. 실제 Pandas에 대해서 이야기를 하고자 가장 기초적인 설치에 대해서 포스팅을 해봤습니다. 그러면, 이번 포스팅은 간단히 Pandas에 대해서 이야기를 하면서 데이터를 읽어와서 Data frame을 만드는 방법에 대해서 이야기를 하고자 합니다. 데이터 사이언스 및 빅데이터 관련된 곳에서는 Python Pandas를 많이 사용합니다. 하지만, 엑셀 또한 매우 많은 분석 기능 및 편리성들을 제공하고 있습니다. 하지만, 상당히 많은 사용자들이 엑셀을 사용하지 않고, Python Pandas를 사용하는 이유는 무엇일까요? 다음과 같은 이유라고 생각합니다. Excel은 Python보다 프로그램을 만드는 데에..

이번 포스팅은 데이터 과학 및 머신러닝에서 많이 사용하는 Pandas 모듈에 대해서 설치 하는 방법에 대해서 이야기를 드리고자 합니다. 실제 저의 경우 Pandas, Numpy등 이런 별도의 모듈에 대해서 가까이 할 일이 없을 것이라고 생각했습니다. 하지만, 어찌 하다 보니 관련해서 자연스럽게 가까워지고 있습니다. 저는 다음과 같이 2가지 방법에 대해서 살펴보고자 합니다. 1. pip를 이용한 방법을 활용한 설치 2. Anaconda를 설치하는 방법 1. pip를 이용한 방법을 활용한 설치 그럼 먼저 pip를 이용한 방법입니다. 저와 같이 SW의 미니멀라이프를 추구하는 사람들은 아나콘다(Anaconda)설치보다 이 방법을 활용할 것으로 보입니다. 가장 먼저, 윈도우 키를 눌려 주세요. 시작 메뉴가 나타날..