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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..

세트(Set)의 개념 및 특징정의중복을 허용하지 않는(Unique) unordered 컬렉션 자료형.수학에서의 집합과 유사한 개념으로, 교집합, 합집합, 차집합 등의 연산이 가능합니다.특징가변(Mutable): 생성 후에도 세트에 요소를 추가하거나 제거할 수 있습니다.중복 불가: 동일한 요소가 여러 개 있어도 1개만 저장됩니다.순서가 없음(Unordered): 리스트, 튜플과 달리 인덱스로 접근 불가능합니다.내부적으로 해시(Hash) 구조를 사용하므로, 탐색(멤버십) 연산이 빠릅니다. (in, not in)활용 사례중복 제거가 필요한 상황 (예: 데이터 중복 제거, 회원 ID 목록 중복 검증 등)교집합·합집합 연산을 직관적으로 처리해야 하는 상황 (예: 태그 간 교집합, 집단 간 겹치는 요소 확인 등)세..

딕셔너리(Dictionary)의 개념 및 특징정의키(key)와 값(value) 쌍으로 데이터를 저장하는 자료형.중괄호({ })를 사용하여 생성하며, 각 쌍은 키: 값 형태로 구성되고, 콤마(,)로 구분합니다.특징가변(Mutable): 생성한 뒤에도 내용을 추가, 변경, 삭제할 수 있습니다.순서(Ordered): 파이썬 3.7 이상부터 딕셔너리는 삽입 순서를 유지합니다.키(key)는 중복 불가: 동일 키가 중복되면, 마지막으로 할당된 값이 유지됩니다.키(key)는 변경 불가능(Immutable) 자료형만 사용 가능 (ex: 문자열, 숫자, 튜플 등).값(value)은 어떠한 자료형도 가능하며, 중복도 허용됩니다.활용 사례매핑(Mapping): 특정 키워드로 데이터를 빠르게 검색하거나 저장할 때. (예: 회..