돈이 만드는 세상

Pandas 판다스는 python에서 DB처럼 테이블 형식의 데이터를 쉽게 처리할 수 있는 라이브러리입니다. 데이터가 테이블 형식(DB Table, csv 등)으로 이루어진 경우가 많아 데이터 분석 시 자주 사용하게 될 python 패키지입니다. import pandas as pd import numpy as np # 시각화 패키지 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 1. Object 생성 판다스에서 사용하는 오브젝트는 두가지가 있습니다. Series와 DataFrame입니다. Series : 1차원 데이터와 각 데이터의 위치정보를 담는 index로 구성 DataFrame : 2차원 데이터와 index, column으로 구성 DataFrame은 Se..

numpy numpy는 C언어로 구현된 파이썬 라이르러리로써, 파이썬에서 벡터, 행렬 등 수치 연산을 수행하는 선형대수(Linear algebra) 라이브러리입니다. 이는 데이터 분석을 할 때 사용되는 라이브러리인 pandas와 matplotlib의 기반으로 사용되기도 합니다. import import numpy as np 기본 개념 numpy에서 오브젝트는 동차(Homogeneous) 다차원 배열이라고 합니다. 'homo'가 있는 만큼 numpy에서는 모든 배열의 값이 같은 타입이어야 합니다. 그리고 numpy에서는 각 차원(Dimension)을 축(axis)이라고 합니다. 만약, 3D 공간에서의 포인트를 [1, 2, 1]과 같은 배열로 표현가능 한데, 1개의 축을 가진다고 표현합니다. 또한, 여기서 ..

ndarray dtype import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) type(a) # numpy.ndarray # indexing이 list와 같음 a[0]numpy는 기본적으로 vector를 사용합니다. 추가적으로 .append() 같은 함수가 없습니다. 즉, python의 list와는 다른 data type입니다. a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6] new_list = [] for e1, e2 in zip(a, b): new_list.append(e1 + e2) new_list # 5, 7, 9 # != a + b # 1, 2, 3, 4, 5, 6O(n)의 시간복잡도가 걸릴 수 밖에 없습니다. universal function a = np.array([..

Pandas 및 AI 기술 전문가를 위한 첫번째(2022/02/09) 계획표입니다. 부딪혀가면서 어려움을 느낄 때마다 그에 맞는 지식을 위한 공부를 할 생각입니다. 일단, 큰 로드맵을 세우고 어려움이 있을 거 같은 부분에서 할 수 있는 계획들을 적어둘 생각입니다. 2022년 데이터 분석 1. 인프런 - 파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1 2. 책 - 파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 3. 책 - Python for Data Analysis 해당 과정을 진행하면서 사이드 프로젝트로 한국 증권 시장 데이터 분석을 해볼 예정입니다. 인프런 강의에서 전반적인 부분을 다루고 있으므로, 따로 구글링을 통해 덧붙혀 가볼 생각입니다. 방학기간이나 시험기간이 끝난 후 시간적 여유가 생긴..

안녕하세요. 피델리오입니다. 이번에 파이썬을 공부하는 중인데, 기초 강의 치고 너무 강의량이 많은 강의들이 많던 와중 핵심적인 부분을 잘 담은 강의가 있어서 공유합니다. 저같은 경우는 하나하나 사용해보며 익혀가는 스타일이라 이런 기초만 딱딱 짚어 주는 강의가 좋았던거 같습니다. 무료이니 한번 들어보시는 거 추천합니다. https://www.inflearn.com/course/생초보-입문-파이썬?inst=659a82bb [무료] 문과생도, 비전공자도, 누구나 배울 수 있는 파이썬(Python)! - 인프런 | 강의 커리큘럼의 첫번째 수업인 "누구나 배울 수 있는 파이썬(Python)"은 프로그래밍/코딩 경험이 전혀 없는 분들을 위한 프로그래밍 입문 강좌입니다. 본 수업에서는 수많은 비전공자 대상으로 진행했..

try: 위험할 수 있는 구문1 위험할 수 있는 구문2 ... except Exception클래스 이름: 대응할 코드1 대응할 코드2 ...try: print(1) a = 10 / 0 print(2) except ZeroDivisionError: print("0으로 나누면 안됩니다.") print("안녕") 1 0으로 나누면 안됩니다. 안녕 try 구문 안에 있는 코드를 실행하다가 문제가 있는 구문을 발견 시 예외처리를 하게 됩니다. Exception 클래스를 상속받은 자식(ZeroDivisionError, IndexError, SyntaxError, ...) 등을 이용해서 예외를 처리 할 수 있고, 아니면 Exception을 사용해서 예외처리를 할 수 있습니다. 하지만, 이 방법은 Error를 타겟팅할..

모듈(module) 다양한 클래스와 함수들을 모아 놓은 것, 라이브러리라고도 함 간단한 모듈(module) 만들어보기 # my_first_python def wow_sum(x, y): return x + y a = 1 b = 2 print(wow_sum(a, b), "이 출력되었습니다")# my_second_python import my_first_python #2 from my_first_python import wow_sum #3 import my_first_python as mfp c = 2 d = 3 result = my_first_python.wow_sum(c, d) #2 result = wow_sum(c, d) #3 result = mfp.wow_sum(c, d) print(result)파이썬..

목차 - Ad Tech 흐름 - 산업 전망 - 주요 용어 Ad Tech 흐름 Ad(광고)와 Tech(기술)의 합성어로 광고에 디지털 기술을 적용한 것을 이야기합니다. 광고주는 광고의 효율을 최대한 높이기 위해 상품을 더 많은 사람들에게 노출해야 하고, 매출로 이어질 수 있도록 광고가 노출되기를 요구합니다. 매체(퍼블리셔)는 광고 게시를 통하여 높은 수익을 얻길 원합니다. 광고주와 매체의 요구 사항을 모두 만족시켜 주기 위해 등장한 것이 애드테크라고 합니다. 애드테크는 많은 불특정 다수의 사용자에게 광고를 노출시키는 기존 광고 시장과는 다릅니다. 제품을 구매할 것 같은 사용자에게 타겟팅하여 광고를 게시하기 때문에 훨씬 효율적입니다. 애드테크의 흐름을 이해하기 위해서는 몇 가지 요소가 있습니다. 광고주와 광..

클래스(class) 규약(class) & 객체, 인스턴스(object) class란 규약과 비슷하다고 소개합니다. 예를 들면, 집 설계도(class)가 존재하고 이를 통해 만들어 낸 집(객체)들인 것입니다. 파이썬에서 예시를 들면, list들이 가지고 있는 값들은 서로 다르지만, list가 가져야 할 특성(인덱스로 데이터 관리, 인덱싱 등)은 공통적으로 다 가지고 있습니다. 이 부분에서는 정의한 list가 객체(Object)가 되는 것입니다. 구조 명사 : attribute, property, instance 변수 동사 : method class 클래스이름: - 명사(attribute)를 초기화 하는 공간 - 동사(behavior)를 정의하는 공간 클래스 정의/호출(=객체 만들기) class Soccer..

파이썬에서 함수는 기본적으로 정의/호출로 구성되어 있습니다. [Point] 함수를 정의하면, 해당 함수의 내용도 RAM에 저장이 됩니다. 정의하는 방법 def 함수명(인자1, 인자2, ...): # argument or parameter 구문1 구문2 구문3 ... return 아웃풋 # output이 있는 경우!def f(wow_x): result = wow_x + 2 return result def wow_f(wow_x, wow_y): return wow_x - wow_y 호출하는 방법 wow_f(2, 3) # -1 wow_f(wow_x=2, wow_y=3) # -1 wow_f(wow_y=3, wow_x=2) # 순서를 바꿔줘도 됨 wow_f(3, wow_y=2) # 항상 positonal argum..