파이썬코딩 4

리스트 컴프리헨션(List Comprehension)

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 파이썬에서 리스트 컴프리헨션(List Comprehension)은 반복문을 사용해 리스트를 생성하는 방법을 더 직관적이고 간결하게 표현할 수 있는 강력한 도구입니다. 반복문을 이용한 리스트 생성 방식보다 코드의 가독성을 높이고 실행 속도도 더 빠른 장점이 있어요. 이 글에서는 리스트 컴프리헨션의 기본 구조와 다양한 예시를 통해 어떻게 사용되는지 알아볼게요. 1. 리스트 컴프리헨션 기본 구조리스트 컴프리헨션의 기본 구조는 다음과 같아요.기본 구조:result = [표현식 for 변수 in 리스트]조건문이 포함된 구조:result = [표현식 for 변수 in 리스트 if 조건문]중첩 for문 구조:result = [표현식 for 변수1 in 리스트1 for 변..

+ 개발 2024.09.11

파이썬의 강력한 도구들(ft. Lambda, defaultdict, map)

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 파이썬에는 코드의 간결함과 유연성을 높여주는 다양한 기능들이 있어요. 오늘은 그중에서도 람다 함수(lambda), defaultdict, 그리고 map 함수를 통해 코드를 더 효율적으로 작성하는 방법을 소개할게요. 이 세 가지는 간단하면서도 매우 강력한 기능들이죠!  1. Lambda 함수: 익명 함수의 마법람다 함수(lambda)는 이름 없는, 일회성으로 사용할 수 있는 익명 함수입니다. 주로 짧고 간단한 작업에 많이 사용되며, 한 줄로 함수를 정의할 수 있다는 장점이 있어요. 1) 파라미터가 없는 함수# 일반 함수def say_hello(): return "Hello, World!"print(say_hello()) # 결과: Hello, World..

+ 개발 2024.09.10

Streamlit으로 데이터 분석 및 시각화

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 1. Streamlit이란?  Streamlit은 데이터 분석과 시각화를 위한 파이썬 라이브러리에요. 복잡한 코딩 없이도 직관적으로 데이터를 분석하고, 시각화된 결과물을 웹 애플리케이션 형태로 만들 수 있어요.간편한 사용: 코드가 짧고 이해하기 쉬워서, 프로그래밍 경험이 많지 않아도 쉽게 사용할 수 있어요.다양한 데이터 소스 지원: CSV, JSON, SQL 등 여러 가지 데이터 형식을 쉽게 다룰 수 있어요.실시간 데이터 처리: 실시간으로 데이터를 분석하고, 그 결과를 바로바로 볼 수 있어요.쉽게 웹 애플리케이션으로 공유: 분석한 데이터를 간편하게 웹 애플리케이션으로 만들어 공유할 수 있어요. 2. Streamlit의 강점  Streamlit은 빠르게 프로토..

+ 개발 2024.09.02

Pandas로 데이터 분석하기

수업 내용 리마인드 및 아카이빙 목적의 업로드 1. Pandas란? Pandas는 파이썬에서 데이터 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. R 언어의 데이터프레임에서 영감을 받아 설계되었으며, 내부적으로 Numpy를 활용해 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. Pandas를 통해 엑셀과 비슷한 구조의 데이터를 다룰 수 있어 데이터 분석을 더욱 직관적으로 할 수 있어요. 2. Pandas의 주요 자료형 Series: Series는 Numpy의 1차원 배열과 비슷한데, 인덱스와 값으로 구성되어 있어요. 리스트나 딕셔너리 같은 자료형에서 쉽게 만들 수 있고, 인덱스를 통해 데이터를 자유롭게 다룰 수 있어요. # 리스트를 사용해 Series를 만들어 보고, 데이터를 다루는 방법import pandas ..

+ 개발 2024.08.29