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  • [WIL] 멋쟁이사자처럼 AI SCHOOL : 8주차 EDA 기초 월 : EDA 미니 프로젝트 피드백, 분석하기 좋은(tidy) 데이터란? (0304 전국 신규 아파트분양가 데이터) 화 : melt를 활용한 데이터 전처리 (0305 kosis 수출입데이터) 수 : folium, plotly 를 활용한 지리정보 시각화 (0306 지역별 버거지수 구하기) 목 : 인사이트 데이, 메타인지타임, 미드프로젝트 예고 TIDY DATA : 어떤 데이터가 분석하기 좋은 데이터일까? * “각 변수가 열이고 관측치가 행이 되도록 배열된 데이터” Hadley Wickham, Journal of Statistical Software (http://vita.had.co.nz/papers/tidy-data.pdf) long-form vs wide-form long-form : 변수.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 9.
  • [WIL] 멋쟁이사자처럼 AI SCHOOL : 5주차 Jupyter Notebook : 주피터 노트북 환경 Jupyter, Jupyter Notebook, ipy.nb - 지원하는 주요 언어인 Julia, Python, R에서 유래한 이름 - ipy.nb 확장자 (ipynb는 주피터노트북의 원래 이름이었던 ipython notebook을 의미함) - 마크다운(Markdown) 환경 제공 (ipython으로 작성된 책 : https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/ ) ipython 환경 - interactive python 대화형 인터페이스를 제공 - 매직 명령어를 제공 ( %lsmagic 실행하면 사용할 수 있는 리스트 보여줌) Jupyter Notebook 단축키 모드 단축키 기능 실행모드 (ESC) A.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 19.
  • [데이터분석] Pandas 기초 1. 데이터프레임 만들기 더보기 import pandas as pd import numpy as np # 비어있는 데이터 프레임 생성 df = pd.DataFrame() # 컬럼 생성/추가 df["메뉴"] = ["와퍼", "와퍼주니어", "치즈와퍼", "치즈와퍼주니어", "통새우와퍼", "통새우와퍼주니어", "사은품"] df["가격"] = [6900, 4900, 7200, 5200, 7500, 5500, np.nan] df["브랜드"] = "버거킹" # 출력 display(df) 2. 컬럼값 변경/삭제 2-1. 컬럼값 변경하기 더보기 # 가격 인상 df["브랜드"] = "BURGER KING" df["가격"] += 500 display(df) df["할인율"] = 0.1 df["가격"] = df["가격".. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 12.
  • [WIL] 멋쟁이사자처럼 AI SCHOOL : 4주차 0101 : Pandas 기초 : 데이터 수집을 위한 기초 0102 : FinanceDataReader를 이용한 주식정보 수집 : 추상화된 라이브러리(FiananceDataReader)를 통해서 정보(KRX에 상장된 종목정보) 수집 0103 : 네이버 금융 뉴스기사 수집 1) 브라우저 네트워크 탭 > 데이터를 주고 받는 url 확인하기 2) f-string 으로 원하는 url 만들기 3) pd.read_html() 으로 한 페이지의 데이터 수집하기 -> 함수로 정의 4) for 반복문 안에 함수를 호출해서 여러 페이지의 정보 수집 0105 : 대통령기록관 기록물 목록 수집 1) 수집하고자 하는 대상의 url을 알아본다 2) 사이트에 접속한다 -> http요청 보내기 (requests) 3) 목록을 받아ㅏ.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 11.
  • [데이터분석] 데이터 가져오기 : 크롤링(Crawling), API 데이터를 가져오는 방법? 옵션1. API 사용 : 제공되는 API를 통해 데이터를 쉽게 가져온다. 옵션2. 크롤링 : API가 제공되지 않는 (대부분의) 경우 > 직접 웹페이지에서 필요한 데이터만 추출해서 가져온다. API (Application Programming Interface) 데이터 제공자 입장에서 API를 통해 데이터를 제공하는 이유? 1) API Key : 허락된 사람에게만 정보를 제공하고(API key), 누가 수집해 갔는지 알기 위해 2) 용량/요금 측정 : 유료로 데이터를 판매하고 있는 사이트는 데이터 용량 등에 따라 과금하기도 함. 3) 실시간성 정보 : 공공데이터는 실시간성으로 제공하고자 하는 데이터의 경우 (ex. 부동산 실거래가 정보 등) 4) 네트워크 부담 : 특정 사이트에 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 10.
  • [데이터분석] DATA SCIENCE AI 모델 : DalE, chatGPT - 최근 DalE, chatGPT 등 초거대 모델의 등장 : API한줄만으로 쉽게 사용 가능해졌다 - 이런 초거대 모델을 만들지 못하는 다른 기업, 사람들의 역할은? - 어떤 모델을 만들던지 데이터가 필요하다 > 어떤 데이터를 기반으로 할 것인가? > 좋은 데이터를 위한 전처리 과정이 중요함 어떤 상황에서 SQL vs Python 을 사용하고, 데이터베이스 vs 파일로 저장해서 관리할까? 정답은 없다. - 프로젝트에 따라서 데이터분석가, 데이터엔지니어, 개발자, 기획자가 회의를 통해 결정한다. - 어떤 데이터를 저장해서 관리할 것인지, 어떤 방식(데이터베이스 vs 파일)으로 저장할 것인지? 데이터베이스(DB) - 주로 실시간 관리가 필요한 데이터 - ex. 회원정보.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 9.
  • [Python] 5. 모듈, 패키지 Package, Module, Class, function · 패키지 Package (Library) : - 여러개의 모듈 파일을 디렉토리로 구분하여 코드를 작성하는 방법 - 실제 개발도 패키지 단위로 이뤄짐. ( ver. 1.1.0 > 1.1.1 > 1.1.2 ... ) - 패키지 안에 여러가지 하위폴더(패키지)가 포함될 수도 있음 · 모듈 Module : - 여러 기능(클래스, 변수, 함수) > 하나의 파일 (.py)로 모아서 코드를 작성 - import, from, as · 클래스 Class : - 변수, 함수를 묶어서 코드를 실행 > 파이썬에서 객체지향을 구현하기 위한 방법 - 클래스선언(코드작성: 설계도작성) > 객체생성 (메모리사용 : 제품생산) > 메서드실행(코드실행 : 기능사용) - 클래스.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 6.
  • [Python] 4. 클래스 1. 객체지향 · 객체(object) ? : - 서로 연관된 부품과 기능들을 모아둔다. - 자동차 = 변수 (자동차 부품 : ex. 휠, 바퀴, 문, 범퍼, ...) + 함수 (자동차 기능 : ex. 전진, 후진, 브레이크, ...) · 객체지향 프로그래밍(object-oriented programing) ? : - 실제세계를 모델링하여 프로그램을 개발하는 개발 방법론 - 프로그램 개발 규모가 커지면서 > 처음부터 모든 것을 만드는게 아니라 다른 사람이 만든 코드를 사용 공유 > 협업이 용이하게 됨 · 객체지향언어 : - JAVA : 객체지향 프로그래밍 가능 - python : 완전한 객체지향언어라고 할 수는 없지만, class를 활용하면 객체지향적인 기능을 어느정도 구현할 수 있음 # 🍪를 만드는데 필.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 5.
  • [Python] 3. 함수 1. 함수 Function 함수 구조 ㆍ함수 : 반복적으로 사용되는 코드를 묶어서 사용하는 방법 → 코드 유지보수 쉬워짐. ㆍ사용 : 함수선언def (코드 작성) → 함수호출call (코드 실행) ㆍdef, return, argument, parameter, docstring, scope, lambda docstring : 함수 사용 설명서 ㆍ함수의 설명을 작성하는 곳 - 작성 : 함수선언코드 바로 아래에 멀티라인 문자열 (''' ''')로 작성 - 내용 : function, parameter, return, ... - 개인, 기업마다 작성방식에 차이가 있음. pandas, numpy에는 docstring이 굉장히 자세하게 작성됨. def my_function(n1, n2): ''' This functi.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 4.
  • [Python] 2. 연산자, 조건문, 반복문 ex1. UP / DOWN : 숫자 맞추기 #1. 1~20 중 랜덤숫자 num 생성 import random num = random.randint(1, 21) count = 0 #2. guess를 입력받고, 아래 코드를 반복 while True : guess = int(input("guess :")) #2-1. 시도횟수 count count += 1 #2-2. num 과 guess 비교 if num == guess : print(f"Correct! You got it in {count} times.") break elif num > guess : print("up") print("") else : print("down") print("") guess : 10 up guess : 15 down guess .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 3.
  • [Python] 1. 변수, 데이터타입 1. 변수 선언 변수 : RAM 저장공간을 만들어서 데이터를 저장하는 문법 식별자 : 저장공간을 구별해주는 문자열 식별자 규칙 문법 : 틀리면 에러 발생 -> 코드 실행 X - 사용가능 : 대소문자(A-Z, a-z), 숫자(0-9), '_' - 사용불가 : 숫자가 맨 앞에 나오는 경우 (ex. 1_data (X) ), 명령어(예약어) 사용하는 경우 (ex. def, if, for, ... (X) ) 컨벤션(Convention) : 스타일상 관례. 틀려도 실행은 됨. - PEP8 참고 (https://peps.python.org/pep-0008/) - 변수 : 소문자로 표기. snake_case = int(input("입력에 따라 바뀜") - 상수 : 대문자로 표기. UPPER_CASE = 1440 - 클.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 2.
  • 정규표현식 (Regular Expression) 정규표현식 (Regular Expression) 복잡한 문자열을 처리할 때 사용하는 방법 (python 만의 문법이 아니라 문자열을 처리하는 모든 곳에서 사용됨) 표현식 의미 ^x 시작 x$ 끝 x+ (1회 이상) 반복된다 x? 1회 or 0회 x{n} n번 반복 x{n, m} n~m 번 반복 x{n, } n번 이상 반복 [a-c] a~c 까지의 문자 파이썬(python)에서 정규표현식 활용하기 파이썬에서 기본 제공하는 re 모듈 활용 import re reg = "^[a-z]{3}[0-9]{3}$" # 정규표현식 str = input("확인할 문자열 : ") re.match(reg, str) # 문자열이 정규식과 일치하는지 확인 => 일치하면 str, 불일치하면 none re. search(reg, s.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 23.
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