안녕하세요 이번 글에서는 conda 가상환경을 이용해서 pycaret을 설치하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 1. conda 가상환경 생성 conda create -n [가상환경명] python=["설치하고자 하는 파이썬 버전"] 위 명령어를 통해 가상환경을 만듭니다. Ex) conda create -n ml_vamos python=3.10 2. 설치한 가상환경 활성화 가상환경이 정상적으로 만들어진 이후 생성한 가상환경을 활성화시킵니다. conda activate ml_vamos 3. 가상환경에 pycaret 설치 가상환경을 정상적으로 활성화 시킨 이후 아래 명령어를 통해 pycaret을 설치해줍니다. pip install pycaret 4. pycaret 설치 확인 이후 python3를 실행하여 인터..

안녕하세요 오랜만에 글을 작성하게 되었습니다 이번 글에서는 파이썬의 기초 문법 중 하나인 데코레이터 패턴에 대해 다뤄보도록 하겠습니다 ! 1. Decorator(데코레이터)란? Python의 데코레이터는 함수나 메서드의 변형을 위해 사용하는 디자인 패턴입니다. 데코레이터는 다른 함수를 감싸는 함수로, 감싸진 함수의 동작을 수정하거나 확장할 수 있습니다. 데코레이터는 코드의 재사용성과 가독성을 향상시키며, 유지보수에 도움을 줍니다. 2. Decorator(데코레이터)의 사용 데코레이터는 여러 상황에서 유용하게 사용할 수 있으며 아래 내용은 주로 데코레이터를 사용하는 예입니다. 1. 로깅: 함수의 실행에 대한 로그를 남기고 싶은 경우 2. 권한 검증: 사용자의 권한을 확인하는데 사용하는 경우 3. 성능 측..

안녕하세요 이번 글에서는 Streamlit과 Streamlit 개발환경 구축 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Streamlit Streamlit은 Data Science, Machine learning 등을 위한 웹 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있는 오픈소스 Python 라이브러리 복잡한 프론트엔드 지식 없이도 빠르게 대화형 웹 앱을 구축하고 배포할 수 있습니다. 데이터 시각화, 인터랙티브 위젯, 실시간 데이터 탐색 등의 기능을 Python 코드로 간편하게 구현할 수 있습니다. Streamlit 개발환경 구축하기 1. 가상환경 구축하기 python에서 가상환경 구축시 가장 많이 사용하는 것으로 conda와 virtualenv가 있는데요 1-1에서는 conda로 가상환경 만드는 방법을 1-2에서는 v..

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 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..

안녕하세요 이번 글에서는 matplotlib 라이브러리를 이용해서 간단한 시각화를 하는 방법을 다뤄보겠습니다 먼저 필요한 라이브러리를 불러오도록 하겠습니다 import matplotlib.pyplot as plt data1 변수에 임의로 데이터를 넣은 후 그래프를 그려보았습니다. x축은 data1의 인덱스 값을, y축은 data1의 인덱스에 해당하는 값을 나타내며 그래프는 직선형태임을 알 수 있습니다. 그러나, 해당 방식은 OOP(객체지향프로그래밍) 방식의 코드가 아닙니다. 파이썬은 객체지향언어이므로 저는 계속해서 위의 방식이 아닌 객체지향방식의 코드를 통해 시각화를 해보겠습니다. 시각화를 할 때 가장 먼저 작성해주셔야 하는 코드는 아래 코드입니다. 그림을 그릴때 사용하는 흰 도화지라고 이해해주시면 됩니..

안녕하세요 이번 글에서는 pandas library를 활용하여 문자형 데이터를 다루는 것을 알아보겠습니다 먼저 필요한 라이브러리를 불러옵니다. pandas 라이브러리만 사용할 것이므로 import pandas as pd 코드를 상단에 작성 후 컴파일 해줍니다. 이후 pandas 라이브러리의 read_csv 메소드를 사용하여 데이터셋을 불러옵니다. 데이터셋을 URL 혹은 웹주소로 가져올 수 있는데요, 아래와 같이 "" 안에 URL or 웹 주소를 작성해주신 후 컴파일 해주시면 됩니다 이후, 불러온 titanic 데이터를 출력하여 데이터가 잘 불러와졌는지 확인합니다 .str.lower() 메소드 Series.str.lower() 메소드는 특정 칼럼의 데이터 값을 소문자로 바꿉니다 .str.upper() 메소..

이번 글에서는 pandas 라이브러리의 File Handling에 대해서 다뤄보겠습니다. 파일 불러오기 Excel 파일 불러오기 가장 많이 사용하는 방법 Excel 파일 → 데이터프레임: pandas.read_excel(”파일 경로(이름)”) import pandas as pd # read_excel() 함수로 데이터프레임 변환 # 파일 경로(이름)을 string(문자열)로 받아들임 df1 = pd.read_excel('./남북한발전전력량.xlsx') # header=0 (default 옵션) df2 = pd.read_excel('./남북한발전전력량.xlsx', header=None) # header = None 옵션 # 데이터프레임 출력 print(df1) print('\n') print(df2) cs..