Pandas DataFrame 이해하기
표 형태의 데이터를 다룰 때 파이썬에서 가장 많이 쓰는 게 Pandas DataFrame이다. DataFrame은 크게 세 요소로 이뤄진다 — 행을 식별하는 index, 열을 식별하는 columns, 그리고 실제 값들인 data. 이 글에서는…
파이썬 연산자
다른 언어를 다뤄본 사람이라도 Python(파이썬) 연산자에서 몇 군데는 헷갈릴 수 있다. 대표적으로 /와 //의 차이, ==와 is의 차이가 그렇다. 이 글에서는 파이썬의 연산자 종류를 실제 코드 실행 결과와 함께 정리한다.…
Python 자료구조
자료구조는 데이터를 저장하고 조직화하는 방식을 정의한다. Python(파이썬)은 리스트, 튜플, 집합, 사전 같은 내장 자료구조와, 이를 확장한 collections 모듈을 함께 제공해 대부분의 작업을 표준 라이브러리만으로 처리할 수 있다. 이 글에서는 각…
LWN Weekly Report: 2026년 6월 25일 주요 뉴스
Python GIL 제거, AUR 보안 공격, BPF 코루틴, CPU 전력 관리 등 이번 주 리눅스/오픈소스 주요 소식
Pandas apply 사용법
Pandas apply 메서드는 pandas 내에서 가장 많이 사용되는 함수 중 하나이고, 사용자가 정의한 함수와 함께 사용할 수 있어서 데이터 전처리 등에 응용하여 사용할 수 있다. 사용자 정의 함수가 필요한 이유는…
Pandas merge 사용법
Pandas의 merge 메서드는 두 개 이상의 데이터프레임을 병합(또는 조인)하는 데 사용된다. 이를 통해 데이터프레임 간에 공통 열을 기준으로 데이터를 결합하고, 데이터를 조합하여 분석하거나 시각화에 활용할 수 있다. 이 글에서는 Pandas의…
Pandas(판다스) groupby 사용법
Pandas는 데이터프레임을 그룹화하고 집계하는 데 사용되는 강력한 groupby 메서드를 제공한다. 이 메서드를 사용하면 데이터를 그룹화하여 그룹별로 연산을 수행하고 결과를 얻을 수 있다. 이 글에서는 Pandas의 groupby 메서드 사용법에 대해 알아본다.…
Pandas 결측치 처리 (dropna, fillna)
Pandas의 dropna와 fillna 메서드를 사용하여 데이터프레임 내의 결측치를 효과적으로 처리할 수 있으며, 이를 통해 데이터의 완전성을 유지하고 분석 결과를 더 정확하게 만들 수 있다. 이 글에서는 dropna와 fillna를 사용한 Pandas…
Pandas 정렬하기(sort_values)
Pandas의 sort_values 메서드를 사용하면 데이터프레임의 특정 열을 기준으로 데이터를 쉽게 정렬할 수 있으며, 이를 통해 데이터를 더 잘 이해하고 분석할 수 있다. 이 글에서는 Pandas의 sort_values 메서드를 사용한 데이터프레임 정렬에…
Pandas 자료형변환(astype)
Pandas의 astype 메서드를 사용하면 데이터프레임 내의 특정 컬럼의 자료형을 원하는 형태로 손쉽게 변환할 수 있다. 이는 데이터 분석 및 전처리 작업에서 중요한 단계 중 하나이며, 데이터를 올바르게 처리하기 위해 필수적인…