while True(무한 반복문)란?while True 루프는 Python에서 매우 강력한 프로그래밍 도구입니다. 이 루프는 조건이 항상 참(True)이므로, 내부에 있는 코드는 무한히 반복됩니다. 이러한 루프는 조건부 루프(conditional loop)의 한 예로, 루프를 중단하는 명시적인 조건이나 break가 없으면 영원히 계속됩니다.언제 사용하는가? while True 루프는 주로 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:사용자 입력을 받고, 유효하지 않은 입력에 대해서는 무한 반복하면서 계속 입력을 요청할 때특정 조건이 충족될 때까지 계속 작업을 수행해야 할 때. 예를 들어, 네트워크 연결이 성공할 때까지 시도하는 경우서버와 같이 계속해서 서비스를 제공해야 하는 프로그램에서, 중단 명령을 받을 때까지 무..

Pandas에서 loc와 iloc의 차이점 알아보기 Pandas 데이터프레임을 사용하여 loc와 iloc 메서드의 차이점을 상세히 설명하겠습니다. 데이터프레임 만들기(예시) import pandas as pd data = { '브랜드': ['코카콜라', '펩시', '칠성사이다', '스프라이트', '몬스터', '레드불', '파워에이드'], '가격': [1500, 1500, 1200, 1300, 3000, 2500, 2000], '용량': [500, 500, 450, 500, 355, 250, 600] } df = pd.DataFrame(data) 데이터프레임 출력 결과: 브랜드 가격 용량 0 코카콜라 1500 500 1 펩시 1500 500 2 칠성사이다 1200 450 3 스프라이트 1300 500 4 ..

For Loop와 한 줄 for문(List Comprehension) 차이 및 사용 방법 이 글에서는 파이썬에서 널리 사용되는 List Comprehension과 전통적인 For Loop을 비교해보며, 각각의 장단점과 사용 상황을 살펴보겠습니다 :) 파이썬의 List Comprehension은 리스트를 생성하는 간결하고 효율적인 방법입니다. 하지만 처음 배우는 사람들에게는 이해하기 어려울 수 있어, 이 글에서는 예시를 통해 List Comprehension을 쉽게 이해할 수 있도록 도와드리겠습니다 ~ 기본 구조 List Comprehension의 기본 구조는 다음과 같습니다. [expression for item in iterable] 여기서 'expression'은 각 항목에 대해 실행할 표현식이고, ..

Python Apply와 Lambda를 활용한 데이터 처리 비교데이터 처리에 있어서 Python의 apply() 함수와 lambda 표현식을 활용한 방법과 전통적인 for 문을 사용한 방법의 차이점과 효율성을 비교해보겠습니다.Summary: Python의 apply() 함수와 lambda 표현식, 그리고 for 문을 이용한 데이터 처리 방법을 예시를 통해 비교해 봅니다. 각 방법의 장단점을 알아보고, 상황에 맞는 최적의 방법을 선택하는 데 도움을 드립니다.1. Apply와 Lambda 표현식 사용 예시apply() 함수와 lambda 표현식을 사용하면 간결하고 빠른 코드 작성이 가능합니다. 아래의 예시들을 통해 사용 방법을 살펴보겠습니다.예제 1: 각 행에 함수 적용먼저 사용할 데이터 프레임을 생성합니다..

판다스로 데이터 다루기 판다스는 Python의 데이터 분석 라이브러리로, 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 몇 가지 유용한 기능들을 살펴보겠습니다. 1. 문자열 처리하기 df['name_upper'] = df['name'].str.upper() print(df[['name', 'name_upper']]) Output: name name_upper 0 John JOHN 1 Anna ANNA 2 Peter PETER 3 Linda LINDA 4 Justin JUSTIN 2. 날짜 형식 다루기 df['birthdate'] = ['2022-06-15', '2023-04-28', '2024-12-01', '2025-01-14'] df['birthdate'] = pd.to_d..

판다스(pandas) 데이터 분석 라이브러리 판다스는 데이터 처리와 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, 특히 테이블 형식의 데이터나 시계열 데이터를 다루기에 매우 유용합니다. 주요 기능 DataFrame: 2차원 라벨링된 데이터 구조. 엑셀의 스프레드시트나 SQL의 테이블 같은 형태. Series: 1차원 라벨링된 배열. 데이터 입출력: 다양한 파일 형식(CSV, Excel, SQL 등)의 데이터를 불러오고 저장하는 기능. 데이터 정제: 결측치 처리, 중복 처리, 데이터 변환 등의 기능. 데이터 필터링 및 정렬: 조건에 따른 데이터 필터링, 정렬 기능. 통계 및 집계: 평균, 중앙값, 최대값, 최소값 등의 통계값 계산 및 데이터 집계 기능. 데이터 병합 및 조인: 여러 데이터셋의 병합 및 조인 기능. 시계..