Deep Python Studio

Pandas 컬럼 추가(assign), 삭제(drop) 및 데이터 수정하기(rename)Pandas는 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리로, 데이터 변환과 가공을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 assign(), drop(), rename()을 활용하여 컬럼을 추가하고 삭제하며 이름을 변경하는 방법을 살펴보겠습니다.1. 컬럼 추가하기: assign()Pandas의 assign() 메서드는 새로운 컬럼을 추가하거나 기존 컬럼을 수정하는 데 사용됩니다. 이 메서드는 원본 DataFrame을 변경하지 않고 새로운 DataFrame을 반환하는 방식으로 동작합니다.예제: 새로운 컬럼 추가하기import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { '이름': ['김철수', '이영희'..

Flask Blueprint로 애플리케이션 구조화하기Flask는 가볍고 유연한 프레임워크로 소규모부터 대규모 애플리케이션까지 다양한 규모의 프로젝트에 적합합니다. 그러나 애플리케이션이 커짐에 따라 코드를 체계적으로 관리하기 위해서는 구조화가 필요합니다. 이 글에서는 Flask의 Blueprint 기능을 활용해 애플리케이션을 구조화하는 방법을 알아보겠습니다.Blueprint란 무엇인가?Blueprint는 Flask에서 제공하는 기능으로, 애플리케이션을 모듈화하여 관리할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 애플리케이션의 각 부분을 독립적으로 개발하고 테스트할 수 있습니다. Blueprint는 다음과 같은 장점을 제공합니다:코드 모듈화: 라우트, 뷰 함수, 템플릿 등을 독립적으로 관리할 수 있습니다.협업 향상: 팀..

NumPy 데이터 분석 - 데이터 정렬 및 검색NumPy는 데이터 과학 및 분석에서 매우 중요한 역할을 하는 라이브러리입니다. 특히, 데이터를 정렬하고 검색하는 기능은 데이터 전처리 및 분석에서 필수적입니다. 이번 포스팅에서는 NumPy를 사용하여 데이터를 정렬하고 검색하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 예제 코드와 함께 sort, argsort, searchsorted 함수의 사용법을 상세히 살펴보겠습니다.1. 데이터 정렬 (sort 함수)numpy.sort 함수는 배열의 요소를 정렬하는 데 사용됩니다. 정렬은 기본적으로 오름차순으로 이루어지며, 축(axis)을 지정하여 원하는 방향으로 정렬할 수 있습니다.기본 사용법import numpy as np# 1차원 배열 정렬arr = np.array([3, 1..