개발새발

파이썬에서 그래프를 그릴 때 많이 사용하는 Matplotlib의 주요 함수들을 정리하였습니다. 특히, 선 스타일, 색상, 굵기, 마커 등을 조절하는 방법을 보기 쉽게 정리했습니다. 📊✨1️⃣ 그래프의 선(Line) 관련 옵션옵션설명예제color선 색상 지정plt.plot(x, y, color='red')linewidth / lw선 굵기 지정plt.plot(x, y, linewidth=2)linestyle / ls선 스타일 변경plt.plot(x, y, linestyle='--')alpha투명도 설정 (0~1)plt.plot(x, y, alpha=0.5)label범례(Label) 추가plt.plot(x, y, label="그래프")📌 선 스타일 종류'-' : 실선 (기본값)'--' : 점선'-.' : ..

1️⃣ 로지스틱 회귀란?로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 머신러닝에서 이진 분류(Binary Classification) 문제를 해결하는 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘입니다.📌 로지스틱 회귀의 핵심 개념분류(Classification) 모델: 데이터를 두 개의 클래스로 나누는 모델.확률 예측: 특정 사건(예: 광고 클릭 여부)이 발생할 확률을 0과 1 사이의 값으로 예측.시그모이드 함수(Sigmoid Function) 사용: 로지스틱 회귀는 선형 회귀와 다르게 예측값을 0~1 사이의 확률값으로 변환.📌 로지스틱 회귀의 활용 사례이메일이 스팸인지 아닌지 분류암 진단(양성 또는 음성)은행 대출 승인 여부 예측광고 클릭 예측2️⃣ 로지스틱 회귀의 원리로지스틱 ..

데이터 분석에서 중요한 것은 단순한 숫자보다 시각화(Visualization)입니다. 파이썬에서는 다양한 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각적으로 표현할 수 있으며, 대표적인 도구로는 Matplotlib, Seaborn, Plotly 등이 있습니다이 글에서는 파이썬에서 플롯을 생성하는 방법을 알아보고, 여러 가지 그래프 유형과 활용 방법을 예제와 함께 설명하겠습니다. 1️⃣ 파이썬에서 플롯(Plot)이란?플롯(Plot)은 데이터를 그래프로 표현하는 것을 의미합니다. 이를 통해 숫자 데이터의 패턴을 쉽게 이해하고, 데이터 간의 관계를 파악할 수 있습니다. 📌 파이썬에서 플롯을 그리는 주요 라이브러리:Matplotlib: 기본적인 그래프 라이브러리Seaborn: Matplotlib 기반의 고급 시각화 라이..

데이터 분석을 하다 보면 서로 다른 데이터셋을 합쳐야 하는 경우가 많습니다. 이때 SQL의 JOIN과 유사한 개념을 파이썬에서도 사용할 수 있습니다. 이번 글에서는 파이썬에서 데이터 결합(조인)하는 방법을 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고, SQL 조인과의 차이점도 비교해보겠습니다.1. 파이썬에서 데이터 조인이란? 파이썬에서 데이터 조인은 두 개 이상의 데이터프레임을 특정 기준(키, key)에 따라 합치는 과정을 의미합니다. 주로 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 병합(merge)하거나 결합(concatenate)할 수 있습니다.SQL에서의 JOIN과 매우 유사하지만, 문법과 방식에서 차이가 있습니다.2. SQL JOIN과 파이썬 pandas JOIN의 비교 비교 항목 SQL JO..

문제를 보고 실습 하기 방법 1DataFrame 생성 후 직접 추가pd.DataFrame()을 사용하여 비어 있는 DataFrame 객체를 생성합니다.이후, 데이터를 열(column) 단위로 추가하여 완성합니다. 방법2딕셔너리로 DataFrame 생성각 열(column)을 딕셔너리의 키(key), 데이터(값)를 리스트로 구성하여 한 번에 DataFrame을 생성할 수 있습니다. 데이터의 평균 구하기numeric_only는 Pandas의 집계 함수(aggregation functions)에서 사용되는 매개변수로, 데이터프레임에서 숫자 데이터만 처리할지 여부를 지정하는 역할을 합니다. 데이터의 NaN 을 평균으로 채우기 데이터 분석 문제   테이터의 행과 열 확인 하기 데이터 상위 5개 목록만 확인하기 테이..

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..

1. 기본 구조if 문조건이 참(True)일 때만 해당 코드 블록을 실행합니다.if 조건식: 실행할 코드 if-else 문조건이 참이면 if 블록을, 거짓이면 else 블록을 실행합니다.if 조건식: 실행할 코드else: 실행할 코드if-elif-else 문여러 조건을 검사할 때 사용하며, 조건 중 하나만 만족하면 해당 블록이 실행됩니다.if 조건식1: 실행할 코드1elif 조건식2: 실행할 코드2else: 실행할 코드32. 조건식조건식은 True 또는 False로 평가되는 표현식입니다.비교 연산자, 논리 연산자 등을 사용하여 작성할 수 있습니다.비교 연산자연산자의미예시==같다x == y!=같지 않다x != y>크다x > y작다x >=크거나 같다x >= y작거나 같다x  ..

튜플(Tuple)의 개념 및 특징정의여러 개의 값을 순서대로 저장하는 점에서는 리스트와 유사하지만, 생성된 후에 값을 변경(추가·삭제·수정)할 수 없는 자료형입니다.보통 소괄호(( ))를 사용하여 생성하며, 내부 요소들은 콤마(,)로 구분합니다.특징불변(Immutable): 생성된 튜플은 그 안의 요소들을 변경할 수 없습니다.순서(Ordered) 보장: 저장된 값들이 입력된 순서를 유지하며, 인덱스(index)를 통해 접근할 수 있습니다.중복 요소 허용: 같은 값을 여러 번 가질 수 있습니다.각 요소들은 서로 다른 **자료형(정수, 문자열, 불리언, 리스트 등)**을 가질 수 있습니다.리스트보다 메모리를 조금 더 효율적으로 사용할 수 있으며, 자료를 읽는 속도가 빠르고, 변경 불가능한 자료를 다룰 때 유..