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■ 칼퇴를 위한 파이썬 : 사례143

파이썬으로 데이터 분석하기: Pandas 고급 기능 파이썬으로 데이터 분석하기: Pandas 고급 기능 파이썬은 데이터 분석 작업을 위한 다양한 라이브러리를 제공하여, 효과적이고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이 중에서도 Pandas는 데이터 분석에 있어 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. Pandas는 데이터를 구조화하고 가공할 수 있는 강력한 기능을 제공하여, 데이터 분석 작업의 생산성을 높여주며, 다양한 형태의 데이터를 손쉽게 처리할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Pandas의 고급 기능에 대해 소개하겠습니다. 1. 널 값 처리하기 실제 데이터에서는 일부 데이터가 비어 있는 경우가 있을 수 있습니다. 이러한 경우를 널(null) 값이라고 하며, 데이터 분석 작업을 할 때 이러한 널 값들을 처리해야 합니다. Pandas에서는 i.. 2023. 7. 13.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: Django를 활용한 사용자 인증 구현 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: Django를 활용한 사용자 인증 구현 Django는 파이썬으로 개발된 웹 애플리케이션 프레임워크로, 사용자 인증을 포함한 다양한 기능을 제공한다. 이번 포스팅에서는 Django를 사용하여 사용자 인증을 구현하는 방법에 대해 알아보겠다. Django의 사용자 인증 기능 소개 Django는 기본적으로 사용자 인증을 위한 모듈을 제공하며, 이를 통해 사용자의 가입, 로그인, 로그아웃 등의 기능을 간편하게 구현할 수 있다. Django의 사용자 인증 기능은 다음과 같은 주요 컴포넌트로 구성되어 있다. 1. User 모델 Django의 User 모델은 기본적인 사용자 정보를 저장하는 모델로, 사용자의 아이디, 비밀번호, 이메일 등을 포함할 수 있다. User 모델을 이용하여.. 2023. 7. 13.
파이썬으로 데이터 시각화하기: Plotly 기초 파이썬으로 데이터 시각화하기: Plotly 기초 들어가며 데이터 시각화는 데이터를 이해하고 분석하는 데에 있어서 매우 중요한 요소입니다. 시각화를 통해 다양한 패턴과 관계를 파악할 수 있으며, 이를 통해 의사 결정을 내리는 데에 도움이 됩니다. 파이썬에는 다양한 데이터 시각화 도구가 있는데, 이번 포스팅에서는 그 중에서도 Plotly 라이브러리에 대해 알아보겠습니다. Plotly는 다양한 차트의 생성과 상호작용을 제공하여 데이터 시각화를 더욱 효과적으로 할 수 있도록 도와줍니다. Plotly 소개 Plotly는 오픈 소스 인터랙티브 시각화 라이브러리로, 다양한 종류의 차트를 생성하고 상호작용하는 기능을 제공합니다. HTML, 이미지 또는 Jupyter Notebook과 같은 다양한 웹 환경에서 사용할 수.. 2023. 7. 13.
파이썬으로 웹 스크래핑하기: API 사용법 파이썬으로 웹 스크래핑하기: API 사용법 웹 스크래핑은 웹 페이지에서 정보를 추출하는 프로세스를 말합니다. 파이썬은 매우 강력한 웹 스크래핑 도구로 알려져 있으며, 대부분의 사람들이 웹 스크래핑을 위해 파이썬을 사용합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬의 API를 이용하여 웹 스크래핑하는 방법을 알아보겠습니다. 1. API란? API는 "Application Programming Interface"의 약자로, 애플리케이션이 서로 상호작용하기 위해 사용되는 인터페이스입니다. API는 개발자에게 다른 소프트웨어와의 상호작용을 가능하게 해주는 도구입니다. 웹 스크래핑을 위해 API를 사용하면, 웹 사이트의 데이터를 더 쉽고 효율적으로 스크래핑할 수 있습니다. 2. 파이썬에서 API 사용하기 파이썬에서는 다양한 라.. 2023. 7. 12.
파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: Flask를 활용한 CRUD 기능 구현 파이썬으로 웹 애플리케이션 개발하기: Flask를 활용한 CRUD 기능 구현 소개 웹 개발은 현재 매우 인기 있는 분야 중 하나로, 파이썬을 이용한 웹 애플리케이션 개발은 특히 많은 사람들에게 사랑받고 있습니다. Flask는 파이썬으로 웹 애플리케이션을 개발하기 위한 가벼운 프레임워크로, 많은 개발자들이 Flask를 사용하여 웹 애플리케이션을 만들고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Flask를 활용하여 CRUD (Create, Read, Update, Delete) 기능을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Flask 프로젝트 설정 먼저, Flask 프레임워크를 사용하여 프로젝트를 시작하기 위해 가장 기본적인 설정을 해야 합니다. 가상 환경을 생성한 후 Flask를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 이용하.. 2023. 7. 12.
파이썬으로 데이터 전처리하기: 정규화와 표준화 파이썬으로 데이터 전처리하기: 정규화와 표준화 데이터 전처리는 데이터 분석 또는 머신러닝 모델 학습을 위해 데이터를 사전에 처리하는 과정을 의미합니다. 이 중에서도 정규화와 표준화는 데이터의 스케일을 조정하는 기법으로 주로 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 데이터를 정규화하고 표준화하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 정규화(Normalization) 정규화는 데이터의 스케일을 0과 1 사이로 조정하는 방법입니다. 정규화를 통해 데이터 간의 상대적인 크기 차이를 제거하고 동일한 기준으로 비교할 수 있게 됩니다. 파이썬 코드를 통해 정규화를 할 때에는 sklearn.preprocessing 모듈의 MinMaxScaler 클래스를 사용합니다. 아래는 해당 클래스의 사용 예시입니다. ```py.. 2023. 7. 12.

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