개발!

클래스는 객체를 만들기 위한 설계도이고, 이를 바탕으로 객체라는 실체를 만든다. 클래스 내부에는 이 클래스가 어떤 속성과 어떤 행동을 할 수 있다는 게 정의돼있는데, 세부적인 값들은 객체마다 다를 수 있다. 클래스의 속성은 객체의 상태나 특성을 나타내고, 클래스의 메서드는 객체가 수행하는 동작을 정의한다.class Dog: def __init__(self, name, breed): self.name = name self.breed = breed def bark(self): return f"{self.name}가 짖습니다." def introduce(self): return f"이름: {self.name}, 품종: {self.breed}" ..

함수는 특정 작업을 수행하는 코드 블록을 정의하는 프로그래밍 구성 요소이며, 모듈화는 프로그램을 여러 작은 함수들로 나눠서 하나의 함수가 하나의 특정 작업만 수행하게 하는 것이다. 파이썬의 내장 함수를 살펴보면 콘솔에 값을 출력하는 print(), 사용자로부터 입력을 받는 input(), 컬렉션 형태의 데이터의 길이를 구하는 len(), 변수의 데이터 타입을 확인하는 type() 등이 있다. 함수는 직접 만들 수 있는데, def 키워들 사용해 함수 이름을 지정하고, 필요한 경우에는 매개변수를 정의하며, return을 통해 반환값을 돌려준다. 이 때  기본값을 사용하면 함수 호출 시 인수를 생략할 수 있다.def 함수이름(매개변수1, 매개변수2) # 실행할 코드 return 반환값 이 때 매개변수는 ..

이번 주에는 특강이 많았다는 핑계를 대고 싶을 만큼 계획했던 일정을 따라가기에는 역량이 많이 부족하다는 생각이 들었다. 강의 진도를 나가는 속도가 다른 사람들에 비해 많이 느린 것 같다. 정신차리면 필기하는 것에만 몰두하고 있는 나 자신을 발견하게 되었다. 강의에서 듣는 내용은 모두 처음 듣는 내용이라는 생각때문인지 하나라도 놓치고 싶지 않은 마음이 자꾸 든다. 그걸 손으로 직접 써놓아야 마음이 편안해지는 것 같다. 필기에 대한 집착을 버려야 하는데, 손으로 쓰기보다는 머릿속에 집어넣어야 하는데. 다른 사람들과 진도 차이가 점점 더 벌어질 때마다 불안한 마음이 들고, 마음이 급해지지만 필기하는 손은 멈추지 않았다. 개인 과제를 받고 난 후 정말 발등에 불이 떨어진 느낌이었다. 개인 과제를 수행하기 위해서..

프로그래밍 언어는 컴퓨터와 대화하는 방법이다. 파이썬은 프로그래밍 언어 중 하나로, 인터프리터 언어이다. 다양한 IDE를 통해 프로그래밍을 용이하게 할  수 있다. 변수는 컴퓨터 프로그램에서 데이터를 저장하기 위해 사용되는 저장 공간이다. 파이썬은 별도의 코드를 치지 않고 변수를 선언하고, 할당할 수 있다. 컴퓨터의 메모리에 데이터를 저장한다. 연산자로는 산술 연산자, 비교 연산자, 논리 연산자, 대입 연산자, 비트 연산자, 멤버십 연산자, 식별 연산자 등이 있다. 데이터 타입은 숫자형(정수형, 실수형, 복소수형), 문자형, 불리언이 있고, 컬렉션 자료형에는 리스트, 튜플, 딕셔너리, 셋이 있다. 데이터 타입은 명시적 타입 변환과 암시적 타입 변환이 있다. 암시적 타입 변환은 Python이 자동으로 데이..

멀티 인덱스와 복합 인덱스는 데이터프레임에서 데이터의 인덱스를 다차원으로 구성하는 방법이다.   멀티 인덱스(MultiIndex)하나 이상의 인덱스를 사용해 데이터프레임의 행과 열을 구조화하는 방법으로, set_index()로 여러 열을 사용해 설정할 수 있으며, pd.MultiIndex.from_tuples()로 멀티 인덱스를 튜플로 직접 생성할 수도 있다. 접근할 때는 loc[ ], 슬라이싱, xs()를 사용할 수 있다. 멀티 인덱스를 그룹화와 함께 사용하면,  그룹화한 데이터는 MultiIndex로 변환하게 되고, 각 그룹에 대한 집계 결과를 계층적으로 표현할 수 있게 된다.    복합 인덱스sort_index()로 인덱스를 정렬할 수 있다. unstack()으로 멀티 인덱스를 열로 변환하고, st..

데이터 정렬은 데이터 분석의 기본 sort_values()를 사용해 값(Value)을 기준으로 데이터를 정렬할 수 있는데, 내림차순으로 정렬하려면 ascending=False를 지정해야 한다. 또 여러 열을 기준으로 정렬할 수 있는데, 우선 순위에 따라 첫 번째 열부터 정렬된다.# '나이' 기준으로 내림차순 정렬sorted_df_desc = df.sort_values(by='나이', ascending=False)# '직업'을 기준으로, 같은 직업 내에서 '나이' 오름차순 정렬sorted_df_multi = df.sort_values(by=['직업', '나이']) sort_index()를 사용해 인덱스를 기준으로 정렬할 수 있는데, 마찬가지로 내림차순 정렬하려면 ascending=False를 지정해야 한다..

배열 연산 및 브로드캐스팅배열 간의 기본 연산 : Numpy 배열 간의 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 모두 요소별(element-wise)로 수행된다.덧셈(add), 뺄셈(subtract), 곱셈(multiply), 두 배열에 요소별 나눗셈하고 소수점 이하를 버려줌(floor_divide), 요소별 나눗셈의 나머지를 반환해줌(mod) 등import numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3, 4])arr2 = np.array([4])arr + 4# array([5, 6, 7, 8])arr1 / 2# array([0.5, 1., 1.5, 2.])arr1 + arr2# array([5, 6, 7, 8])np.add(arr1, arr2)# array([5, 6, 7, 8])사칙연산 연산자와..