[카테고리:] Python
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Flask 템플릿 엔진 Jinja2 완벽 가이드
웹 애플리케이션을 개발할 때 동적 콘텐츠를 생성하는 것은 필수적입니다. Python 웹 프레임워크인 Flask에서는 Jinja2 템플릿 엔진을 사용하여 이를 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 글에서는 Jinja2의 기본 개념부터 고급 기능까지 상세히 알아보겠습니다. Jinja2란 무엇인가? Jinja2는 Python으로 작성된 템플릿 엔진으로, Django의 템플릿 시스템에서 영감을 받아 개발되었습니다. Flask 프레임워크에 기본으로 내장되어 있으며, HTML 파일 내에 Python 코드와 유사한…
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Pandas 고급 기능과 성능 최적화: 대용량 데이터 처리의 비밀
데이터 분석 작업을 하다 보면 종종 대용량 데이터를 처리해야 하는 상황에 직면합니다. 이때 메모리 부족 오류나 처리 속도 저하 같은 문제가 발생하곤 합니다. 이 글에서는 Python의 Pandas 라이브러리를 사용할 때 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 방법과 성능을 최적화하는 다양한 기법을 소개합니다. 1. 메모리 최적화 기법 데이터 타입 최적화 Pandas에서 메모리 사용량을 줄이는 가장 효과적인 방법 중…
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Python Selenium 입문 가이드: 웹 자동화의 시작
웹 브라우저를 자동으로 제어하고 싶으신가요? 반복적인 웹 작업을 자동화하거나 웹 스크래핑을 효율적으로 수행하고 싶다면, Python과 Selenium의 조합이 최적의 선택입니다. 이 글에서는 Selenium의 기본 개념부터 실제 활용 방법까지 상세히 알아보겠습니다. 1. Python과 Selenium 소개 Selenium은 웹 브라우저를 프로그래밍 방식으로 제어할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 주로 다음과 같은 용도로 사용됩니다: Python은 간결한 문법과 풍부한 라이브러리로…
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Pandas로 데이터 결합 및 병합 방법 및 예제
Pandas로 마스터하는 데이터 결합 및 병합 기법 데이터 분석 과정에서 서로 다른 데이터셋을 결합하는 작업은 필수적입니다. Python의 Pandas 라이브러리는 이러한 데이터 결합 작업을 위한 다양한 함수와 방법을 제공합니다. 이 글에서는 Pandas의 merge, concat, join 함수를 활용한 데이터 결합 방법과 실무에서 고려해야 할 사항들을 자세히 살펴보겠습니다. 1. Pandas의 데이터 결합 함수 개요 Pandas에서 제공하는 주요 데이터…
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Pandas의 DataFrame과 Series 기본 사용법 완벽 가이드
데이터 분석에 있어 필수적인 라이브러리 Pandas에 대해서 포스트한 적이 있습니다. 데이터 분석을 하다보면, 특히 많이 사용하는 함수가 DataFrame과 Series 이고, 이것은 데이터를 효율적으로 다루기 위한 핵심 입니다. 이번 글에서는 이들의 기본 사용법부터 다양한 데이터 변환 방법까지 알아보겠습니다. 1. DataFrame과 Series 생성하기 Pandas의 두 가지 주요 데이터 구조를 먼저 이해해봅시다: Series 생성하기 Series는 리스트, 딕셔너리, 스칼라…
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Pandas에서 groupby를 사용하여 데이터 피벗팅하기
데이터 분석에서 가장 자주 필요한 작업 중 하나는 데이터의 구조를 변환하는 것입니다. 특히 데이터를 재구성하여 다른 관점에서 볼 수 있게 하는 피벗팅(pivoting)은 매우 유용한 기술입니다. 이번 포스트에서는 pandas의 groupby 메서드를 활용하여 데이터를 효과적으로 피벗팅하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 피벗팅이란? 피벗팅은 데이터의 행과 열을 재구성하여 데이터를 다른 관점에서 보는 기술입니다. 엑셀의 피벗 테이블과 유사한 개념으로, 원본…
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MacOS , Python 내장 루트 인증서가 없을 때
macOS에서 Python을 설치한 경우, 파이썬 내장 루트 인증서가 없을 때 “Install Certificates.command” 스크립트를 실행하여 문제를 해결할 수 있습니다. 이 스크립트는 Python 설치 폴더 내에 위치해 있으며, 다음과 같은 단계로 실행할 수 있습니다. 주의사항: 이 과정을 통해 최신의 루트 인증서들이 파이썬에 추가되어 SSL 인증서 검증 문제가 해결될 가능성이 높습니다.
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Python과 Pandas를 활용한 데이터 시각화의 모든 것
데이터 분석 과정에서 시각화는 단순한 부가 기능이 아닌 필수적인 요소입니다. 복잡한 수치 데이터를 그래프나 차트로 표현하면 패턴, 추세, 이상치 등을 직관적으로 파악할 수 있습니다. Python과 Pandas는 강력한 데이터 시각화 도구를 제공하며, 이를 통해 전문적인 수준의 데이터 시각화가 가능합니다. 1. Matplotlib: 시각화의 기본기 Matplotlib은 Python에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 시각화 라이브러리입니다. 다양한 그래프와 차트를 생성할 수…