list comprehension(리스트 컴프리헨션) 리스트 컴프리헨션은 결과 리스트를 메모리에 한 번에 저장한다. 모든 요소를 계산하여 메모리에 저장하는 데 시간이 소요된다. 데이터 크기가 클 때는 상당한 메모리를 사용하고, 초기 생성 시간이 더 걸릴 수 있다. 리스트 컴프리헨션의 기본 구조 [expression for item in iterable if condition] expression : 각 아이템에 대해 실행될 표현식 for item in iterable: 반복할 수 있는 객체(iterable)에 대한 반복문 item : 반복 중 현재 아이템 iterable : 반복할 대상(예: 리스트, 튜플, 문자열 등) if condition (optional): if 조건을 만족하는 아이템에 대해서만 ..

안녕하세요 이번 글에서는 Django의 MVT(Model-View-Template) Architecture에 대해서 알아보도록 하겠습니다. MVT(Model-View-Template) Django의 웹 애플리케이션 개발을 위한 디자인 패턴입니다. MVC(Model-View-Controller) 아키텍처의 변형으로, 웹 애플리케이션을 구성하는 세 가지 주요 구성 요소로 나뉩니다: Model (모델) 모델은 Django와 DB를 연결시켜주는 코드이며 데이터 형태를 나타냅니다. 일반적으로 각각의 모델은 데이터베이스의 "테이블"과 매핑됩니다. 즉, 데이터베이스의 각 테이블은 Django 모델로 표현되며, 모델은 Python 클래스로 작성합니다. 파일명은 기본값으로 models.py를 사용합니다. class Dj..

안녕하세요 이번 글에서는 macos에서 Django 개발환경 구축하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. Django 파이썬으로 작성된 웹 프레임워크 프레임 워크 : 반복적으로 사용되는 기술을 모아 놓은 코드 집합 장고는 파이썬으로 작성된 웹 개발 프레임워크입니다. 파이썬으로 작성되었기 때문에 파이썬 라이브러리를 자유자재로 사용할 수 있다는 엄청난 장점이 있습니다. 1. Python 설치 먼저 django가 python으로 작성되었다고 말씀들렸는데요, 이로 인해 python이 설치가 되어있어야 합니다. 아래 링크는 python 설치 링크로 설치가 안되신 분들은 링크를 통해 설치해주시면 되겠습니다. https://www.python.org/downloads/ Download Python The offici..

본 글은 '누구나 파이썬 통계분석' 책을 참고해 작성하였습니다. 안녕하세요 이번 글에서는 회귀분석에대해서 알아보겠습니다. 회귀분석 인과관계에서 의심되는 복수의 변수를 사용하여 어느 변수로부터 다른 변수의 값을 예측하는 기법 설명변수/반응변수 설명변수 : 원인이 되는 변수( = 독립변수) 반응변수 : 결과가 되는 변수 ( = 종속변수) 단순선형회귀모형 설명변수(독립변수)와 반응변수(종속변수)가 1개씩인 단순한 모델 단순회귀분석의 예시를 코드를 통해 알아보도록 하겠습니다. 먼저 늘 그랬듯 필요한 라이브러리를 불러오도록 하겠습니다. 라이브러리를 불러온 후 데이터를 불러오도록 하겠습니다. 데이터는 20개의 row와 4개의 column으로 구성된 것을 알 수 있습니다. 단순회귀분석을 위한 변수 설정 독립변수와 종..

본 글은 '누구나 파이썬 통계분석' 책을 참고해 작성하였습니다. 안녕하세요 이번 글에서는 통계적 가설검정에대해서 알아보겠습니다. 통계적 가설검정 통계적 가설검정 : 모집단의 모수에 관하여 두 가지 가설을 세우고 표본으로부터 계산되는 통계량을 이용하여 어느 가설이 옳은지 판단하는 통계적 방법 간단하게 가설검정 또는 검정이라고 부릅니다. 더보기 문제 상황 편의점 감자튀김 (무게 130g으로 알려져 있음) 학생이 무게 하나 잼. 122.02g 밖에 되지 않음 2주간 매일 감자튀김을 사서 무게를 측정 14개의 표본의 평균 계산했는데, 128.451g ==> 학생이 편의점주에게 항의 편의점주 왈 : 그저 우연이다! 14개 표본의 평균이 128.451g으로 나온 건 정말 우연인가? 위 상황과 같이 우연인지 여부를 ..

안녕하세요 이번 글에서는 pandas 라이브러리의 .copy() 메소드를 사용한 경우와 '=' 대입연산자를 사용한 경우를 비교해보도록 하겠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 불러오도록 하겠습니다. import pandas as pd import seaborn as sns 라이브러리를 불러온 후 seaborn 라이브러리의 load_dataset 메소드를 사용하여 'diamonds' 데이터셋을 불러온 후 출력해보겠습니다. 출력 결과 53940개의 행과 10개의 열로 구성된 데이터임을 알 수 있습니다. 1. copy() DataFrame이나 Series의 깊은 복사(deep copy)를 생성하는 데 사용합니다. 깊은 복사를 하게 되면, 원본 객체의 데이터와 구조를 완벽하게 복제하여 새로운 객체를 만들게 되며 이..

본 글은 Evan Jung님의 Udemy "데이터분석 필수, Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기" 강의를 수강 후 정리해 작성하였습니다. 안녕하세요 [seaborn] boxplot 그래프를 통해 이상치 확인하고 제거하기 (1)에 이어서 이번 글에서는 사용자 정의 함수를 통해 이상치를 처리하는 방법과 seaborn 라이브러리를 활용하여 두 개의 boxplot 그래프를 그리는 것을 알아보겠습니다 ! 이상치 제거 함수 만들기 먼저 필요한 라이브러리를 불러오도록 하겠습니다. import pandas as pd 이후 remove_outliers_iqr 이름의 이상치 제거 함수를 정의하였습니다. [seaborn] boxplot 그래프를 통해 이상치 확인하고 제거하기 (1)에서 다뤘던 이상치 제..

본 글은 Evan Jung님의 Udemy "데이터분석 필수, Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기" 강의를 수강 후 정리해 작성하였습니다. 안녕하세요 이번 글에서는 seaborn 라이브러리를 활용해 boxplot 그래프를 통해 이상치를 확인하고 제거하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 불러오도록 하겠습니다. 이후 data 폴더에 저장되어 있는 raw_sales.csv 파일을 read_csv 메소드를 사용하여 불러오도록 하겠습니다. parse_dates 매개변수? pandas의 read_csv 메소드를 사용할 때 parse_dates 매개변수는 지정된 컬럼들의 데이터를 파이썬 datetime 객체로 변환해줍니다. CSV 파일에 날짜 정보가 문자열 형태로 저장되어 있을..