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Pandas란?Pandas는 Python에서 데이터 분석과 조작을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다. 데이터 처리를 단순화하고 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 도구로, **표 형식의 데이터(스프레드시트처럼)**를 다루기에 최적화되어 있습니다.주로 DataFrame과 Series라는 두 가지 주요 데이터 구조를 기반으로 작동하며, 데이터를 정리, 분석, 변환, 시각화할 때 사용됩니다.Pandas의 특징쉽고 직관적인 데이터 조작데이터의 필터링, 정렬, 병합, 그룹화 등을 간단히 처리할 수 있습니다.다양한 데이터 포맷 지원CSV, Excel, SQL, JSON, HTML 등의 파일 포맷을 읽고 쓸 수 있습니다.고성능 데이터 처리NumPy를 기반으로 최적화되어 대규모 데이터 처리에 적합합니다.강..

NumPy란?NumPy(NumPy: Numerical Python)는 Python에서 수치 연산을 효율적으로 처리하기 위한 라이브러리입니다. 특히, 다차원 배열 객체 ndarray를 사용해 대규모 데이터 처리를 간단하고 빠르게 수행할 수 있습니다. 또한, 배열 및 행렬 연산, 선형대수, 푸리에 변환, 난수 생성 등의 기능을 제공합니다.  NumPy 설치pip install numpyNumPy의 핵심 요소1. ndarray: 다차원 배열 객체NumPy의 핵심 데이터 구조로, 리스트와 유사하지만 크기가 고정되고 동일한 데이터 타입만 저장 가능합니다.import numpy as np# 1D 배열arr1 = np.array([1, 2, 3])# 2D 배열arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]]..

함수란?함수(Function)는 특정 작업을 수행하는 코드 블록입니다. 코드를 재사용 가능하게 만들고, 중복을 줄이며, 프로그램의 가독성을 높이는 데 도움을 줍니다.함수 사용의 장점 코드 재사용성 한 번 정의한 함수는 여러 번 호출하여 사용할 수 있습니다. 동일한 작업을 여러 번 수행해야 할 때, 함수를 사용하면 코드의 중복을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다. def greet(name): print(f"안녕하세요, {name}님!")# 동일한 함수를 여러 번 호출greet("홍길동")greet("김철수")greet("이영희")가독성 향상 함수로 코드를 나누면 각 부분의 역할이 명확해져 코드가 더 읽기 쉬워집니다. 특히, 함수 이름으로 작업의 목적을 설명할 수 있어 가독성이 크게 향상됩니다.def..