한 주가 지나고 또 다시 TIL 시간이 돌아왔다 !
주말이 너무나 빠르게 지나갔지만 ,, 어쨌든
오늘 해볼 내용은 "데이터 분석을 파이썬으로 활용해보자"
파이썬을 다룰 수 있는 환경에는
- Colab
- jupyter notebook (anaconda)
- visual studio
- pycharm 등이 있다.
기존 TIL에서는 Colab을 사용하였지만,
앞으로는 Colab과 pycharm을 같이 사용해볼 계획이다.
파이썬이란?
1) 귀도 반 로섬이 개발한 프로그래밍 언어로 간결하고 가독성이 높은 것이 특징이다.
2) 파이썬은 다른 프로그래밍 언어에 비해 진입장벽이 낮고 직관적이며 코드 실행결과를 수시로 확인할 수 있다.
3) 다양한 데이터 분석 패키지, 데이터 시각화 패키지, 머신러닝 패키지, 딥러닝 패키지 등을 사용할 수 있기 때문에 데이터 분석에 있어서 매우 중요한 언어이다.
파이썬 데이터의 종류에는 크게
Numeric Type
- Integers
- Floats
Sequence Type
- List (나열)
- Tuple
- Strings
가 있다.
(type 함수를 사용하면 해당 변수가 어떤 자료형인지 알 수 있음)
데이터 분석 1차시
출력할 때에는 print( ) 함수를 사용한다.
print("hello, world!")
잘 작동되는지 확인 헬로 월드 ~
파이썬의 연산 함수
num1 =3
num2 =2
sum_result = num1 + num2
diff_result = num1 - num2
product_result = num1 * num2
division_result = num1 / num2
integer_division_result = num1 // num2
remainder_result = num1 % num2
print("합:", sum_result)
print("차:", diff_result)
print("곱:", product_result)
print("나누기:", division_result)
print("정수 나누기:", integer_division_result)
print("나머지:", remainder_result)
소수점이 있으면 Integers(정수형)
소수점이 없으면 Floats(실수형)
Boolean 변수 선언
주어진 조건이 참인지 거짓인지 나타내는 데 사용한다.
조건식을 평가하는 데 매우 중요하며 데이터 분석에서도 자주 활용된다.
(True or False)
x = 10
y = 5
greater_than = x > y
print(greater_than)# 출력값
true
NaN
NaN은 정의할 수 없는 수치값이다. NaN 자체가 자료형은 아니지만 따지고 보면 숫자형에 포함되어있다.
데이터프레임과 같은 데이터 구조에서 결측치를 표현할 때 NaN이 사용된다.
result = 1 / 0
print(result) 
유효하지 않은 수학적 연산
import math
result = math.sqrt(-1)
print(result)
NaN 값을 포함한 데이터 출력
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None],
'B': [3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)#출력값
A B
0 1.0 3.0
1 2.0 NaN
2 NaN 5.0
input
input( ) 함수는 사용자로부터 키보드로 입력을 받는 함수이다.
사용자와 상호작용하여 프로그램을 만들 수 있다.
변수 입력 및 출력
# 학생들의 성적 데이터를 변수에 할당
grade1 = 85
grade2 = 92
grade3 = 78
grade4 = 90
grade5 = 88
# 각 변수에 담긴 데이터 출력
print("첫 번째 학생의 성적:", grade1)
print("두 번째 학생의 성적:", grade2)
print("세 번째 학생의 성적:", grade3)
print("네 번째 학생의 성적:", grade4)
print("다섯 번째 학생의 성적:", grade5)#출력값
첫 번째 학생의 성적: 85
두 번째 학생의 성적: 92
세 번째 학생의 성적: 78
네 번째 학생의 성적: 90
다섯 번째 학생의 성적: 88
변수끼리의 계산
# 데이터를 변수에 할당
data1 = 85
data2 = 92
data3 = 78
data4 = 90
data5 = 88
# 데이터의 평균 계산
total = data1 + data2 + data3 + data4 + data5 # 모든 데이터의 합을 계산
count = 5 # 데이터의 개수를 직접 지정
average = total / count # 데이터의 평균을 계산
print("데이터 평균:", average)#출력값
데이터 평균: 86.6
머신러닝 모델구조
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 선형 회귀 모델 객체 생성
model = LinearRegression( )
QUIZ 1
1) 숫자 자료형 값을 변수에 저장하고 출력하기
다음 두 수의 합을 구하여 출력하세요.
첫 번째 수 : 15
두 번째 수 : 27
Data1 = 15
Data2 = 27
P = Data1 + Data2
print(P)#출력값
42
2) 문자 자료형 값을 변수에 저장하고 출력하기
다음 문장을 변수에 담고 출력하세요.
"Python은 데이터 분석과 인공지능 분야에서 매우 인기 있는 프로그래밍 언어입니다."
string = "Python은 데이터 분석과 인공지능 분야에서 매우 인기 있는 프로그래밍 언어입니다."
print(string)#출력값
Python은 데이터 분석과 인공지능 분야에서 매우 인기 있는 프로그래밍 언어입니다.
데이터 분석 2차
List, Tuple, Dictionary에 대해 알아보자
List
파이썬에서 가장 자주 사용되는 데이터 구조 중 하나이다.
또한 여러 항목들을 담을 수 있는 가변(mutable)한 시퀀스(sequence)이다.
[ ] 대괄호를 사용하여 리스트를 만들 수 있다.
괄호 안에 있는 데이터를 index 하는 예시는 밑에 사진 첨부해두었다.
List의 기본구조
리스트는 여러 값을 순서대로 담을 수 있다.
각 값은 쉼표로 구분되고, 대괄호 안에 들어간다.
List 생성
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
index를 사용해 요소 접근하기
# 리스트 생성
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 첫 번째 요소에 접근하기
first_number = numbers[0]
print("First number:", first_number)
# 두 번째 요소에 접근하기
second_number = numbers[1]
print("Second number:", second_number)
# 마지막 요소에 접근하기
last_number = numbers[-1]
print("Last number:", last_number)
# 음수 인덱스를 사용하여 역순으로 요소에 접근하기
second_last_number = numbers[-2]
print("Second last number:", second_last_number)#출력값
First number: 1
Second number: 2
Last number: 5
Second last number: 4
리스트의 다양한 메서드(Methods)
append( ) : 리스트에 항목을 추가
extend( ) : 리스트에 다른 리스트의 모든 항목을 추가
insert( ) : 리스트의 특정 위치에 항목을 삽입
remove( ) : 리스트에서 특정 값을 삭제
pop( ) : 리스트에서 특정 위치의 값을 제거하고 반환
index( ) : 리스트에서 특정 값의 인덱스를 찾음
count( ) : 리스트에서 특정 값의 개수를 셈
sort( ) : 리스트의 항목들을 정렬
reverse( ) : 리스트의 항목들을 역순으로 뒤집음
List의 다양한 매서드 1
print(nested_list[1][0]) # 출력: 4 (두 번째 리스트의 첫 번째 항목)# 리스트 생성
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
# 리스트의 다양한 메서드(Methods)
my_list.append(6) # 리스트에 새로운 항목 추가
print(my_list) # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
my_list.extend([7, 8, 9]) # 다른 리스트의 모든 항목을 추가
print(my_list) # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
my_list.insert(2, 10) # 두 번째 위치에 값 삽입
print(my_list) # 출력: [1, 2, 10, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
my_list.remove(3) # 값 3 삭제
print(my_list) # 출력: [1, 2, 10, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
popped_value = my_list.pop(5) # 다섯 번째 위치의 값 제거하고 반환
print(popped_value) # 출력: 6
print(my_list) # 출력: [1, 2, 10, 4, 5, 7, 8, 9]
print(my_list.index(4)) # 출력: 3 (값 4의 인덱스)
print(my_list.count(7)) # 출력: 1 (값 7의 개수)
my_list.sort() # 리스트 정렬
print(my_list) # 출력: [1, 2, 4, 5, 7, 8, 9, 10]
my_list.reverse() # 리스트 역순으로 뒤집기
print(my_list) # 출력: [10, 9, 8, 7, 5, 4, 2, 1]
List의 다양한 매서드 2
# 리스트 값 삭제
# 리스트의 항목 삭제
del my_list[0]
print("첫 번째 항목 삭제 후 리스트:", my_list)
# 리스트 내 값들의 모든 항목 제거
my_list.clear()
print("모든 항목 제거 후 리스트:", my_list)
# 리스트 값 변경
my_list = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry']
# 리스트 값 변경하기
my_list[3] = 'dragonfruit'
print(my_list) # 출력: ['apple', 'banana', 'cherry', 'dragonfruit', 'elderberry']
# 중첩된 리스트에서 인덱싱하기
nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
실전에서 쓰이는 예시
grades = [85, 92, 88, 78, 90]
average_grade = sum(grades) / len(grades)
print("평균 성적:", average_grade)#출력값
평균 성적: 86.6
슬라이싱
리스트 슬라이싱은 리스트의 일부분을 추출하는 것이다.
리스트에서 특정 범위의 항목을 선택하거나 리스트를 자르는 등의 작업을 할 수 있다.
슬라이싱 방향은 항상 오른쪽으로 진행한다.
슬라이싱의 다양한 매서드
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 1. 일부분만 추출하기
print(my_list[2:5])
# 출력: [3, 4, 5]
# 2. 시작 인덱스 생략하기 (처음부터 추출)
print(my_list[:5])
# 출력: [1, 2, 3, 4, 5]
# 3. 끝 인덱스 생략하기 (끝까지 추출)
print(my_list[5:])
# 출력: [6, 7, 8, 9, 10]
# 4. 음수 인덱스 사용하기 (뒤에서부터 추출)
print(my_list[-3:])
# 출력: [8, 9, 10]
# 5. 간격 설정하기 (특정 간격으로 추출)
print(my_list[1:9:2])
# 출력: [2, 4, 6, 8]
# 6. 리스트 전체를 복사하기
copy_of_list = my_list[:]
print(copy_of_list)
# 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 7. 리스트를 거꾸로 뒤집기
reversed_list = my_list[::-1]
print(reversed_list)
# 출력: [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
# 리스트에서 홀수 번째 인덱스의 값들 출력하기
my_list = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
odd_index_values = my_list[1::2]
print("홀수 번째 인덱스의 값들:", odd_index_values)
# 출력: [20, 40, 60, 80]
정렬
sort( ) 함수는 리스트의 항목들을 정렬하는 데 사용한다.
리스트 내의 항목들이 오름차순으로 정렬된다.
sort( ) 메서드는 원래의 리스트를 변경하며, 새로운 정렬된 리스트를 반환하지 않는다.
reverse : 정렬 순서를 지정. 기본값은 False로 오름차순을 의미, True로 설정하면 내림차순 정렬된다.
my_list.sort(reverse=False)#내림차순 정렬
정렬 예시
# 숫자로 이루어진 리스트 정렬 예시
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]
numbers.sort()
print("정렬된 리스트:", numbers)
# 출력: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9]
# 문자열로 이루어진 리스트 정렬 예시
words = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'cherry']
words.sort()
print("정렬된 리스트:", words)
# 출력: ['apple', 'banana', 'cherry', 'grape', 'orange']
# 내림차순으로 리스트 정렬 예시
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]
numbers.sort(reverse=True)
print("내림차순으로 정렬된 리스트:", numbers)
# 출력: [9, 6, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 1]
# 리스트의 문자열 길이로 정렬 예시
words = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'cherry']
words.sort(key=len)
print("문자열 길이로 정렬된 리스트:", words)
# 출력: ['apple', 'grape', 'banana', 'cherry', 'orange']
리스트가 실전에서 사용되는 예시
# 데이터를 임의 범위만큼 선택할 때 슬라이싱, 인덱싱 사용
from sklearn.datasets import load_iris
# Iris 데이터셋 불러오기
iris = load_iris()
# Iris 데이터셋에서 특정 범위의 데이터 슬라이싱하기
train_data = iris.data[:100] # 인덱스 0부터 99까지의 데이터 추출
print("학습 데이터:", train_data)
test_data = iris.data[100:] # 인덱스 100부터 끝까지의 데이터 추출
print("학습 데이터:", test_data)#출력결과
학습 데이터: [[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.3 0.2]
[4.6 3.1 1.5 0.2]
[5. 3.6 1.4 0.2]
[5.4 3.9 1.7 0.4]
[4.6 3.4 1.4 0.3]
[5. 3.4 1.5 0.2]
[4.4 2.9 1.4 0.2]
[4.9 3.1 1.5 0.1]이하 생략
Tuple
#튜플은 리스트와 같이 인덱스와 슬라이싱을 사용하여 요소에 접근할 수 있음
my_tuple = (1, 2, 3, 'hello', 'world')
print(my_tuple[0]) # 첫 번째 요소에 접근
print(my_tuple[-1]) # 마지막 요소에 접근
print(my_tuple[2:4]) # 인덱스 2부터 3까지의 요소를 슬라이싱
Tuple에서 자주 사용하는 메서드
count( ) : 지정된 요소의 개수를 반환합니다.
index( ) : 지정된 요소의 인덱스를 반환합니다.
Tuple 생성
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 1, 2, 3)
count 예제
count_of_1 = my_tuple.count(1)
print("Count of 1:", count_of_1)
# 출력: 2
index 예제
index_of_3 = my_tuple.index(3)
print("Index of 3:", index_of_3)
# 출력: 2
Tuple과 List의 차이점
튜플은 변경할 수 없기 때문에 요소를 추가, 삭제, 수정하는 것은 불가능하다.
하지만 튜플을 합치거나 반복하여 새로운 튜플을 생성할 수는 있다.
이러한 특성은 데이터 불변성을 보장한다.
tuple1 = (1, 2, 3)
tuple2 = ('a', 'b', 'c')
new_tuple = tuple1 + tuple2 # 두 개의 튜플을 합치기
print(new_tuple)
repeated_tuple = tuple1 * 3 # 튜플을 반복하기
print(repeated_tuple)
Tuple과 List의 변경
# 튜플을 리스트로 변경하기
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
my_list = list(my_tuple)
print(my_list)
# 출력: [1, 2, 3, 4, 5]
# 리스트를 튜플로 변경하기
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_tuple = tuple(my_list)
print(my_tuple)
# 출력: (1, 2, 3, 4, 5)
Tuple 실전 사용 예시
변하면 안되는 개인정보 데이터를 튜플로 변수에 담기
# 데이터 표현 예시
record = ('John', 30, 'john@example.com')
Dictionary
키와 값이 한 쌍의 데이터를 저장하는 자료구조로, 중괄호 { }로 둘러싸여 있으며 각 요소는 쉼표로 구분한다.
각 키는 유일해야 하지만 값은 중복 될 수 있다.
해시 테이블로 구현되어 있어 키를 사용하여 매우 빠르게 값을 찾을 수 있다.
Dictionary 기본 구조
my_dict = {
'key1': 'value1',
'key2': 'value2',
'key3': 'value3'
}
Dictionary 기본기
# 빈 딕셔너리 생성
empty_dict = {}
# 학생 성적표
grades = {
'Alice': 90,
'Bob': 85,
'Charlie': 88
}
# 접근하기
print(grades['Alice']) # 출력: 90
# 값 수정하기
grades['Bob'] = 95
# 요소 추가하기
grades['David'] = 78
# 요소 삭제하기
del grades['Charlie']
Dictionary에서 자주 사용되는 메서드
keys( ): 모든 키를 dict_keys 객체로 반환합니다.
values( ): 모든 값을 dict_values 객체로 반환합니다.
items( ): 모든 키-값 쌍을 (키, 값) 튜플로 구성된 dict_items 객체로 반환합니다.
get( ): 지정된 키에 대한 값을 반환합니다. 키가 존재하지 않으면 기본값을 반환합니다.
pop( ): 지정된 키와 해당 값을 딕셔너리에서 제거하고 값을 반환합니다.
popitem( ): 딕셔너리에서 마지막 키-값 쌍을 제거하고 반환합니다.
Dictionary 다양한 메서드
# 딕셔너리 생성
my_dict = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
# keys() 메서드 예제
keys = my_dict.keys()
print("Keys:", keys)
# 출력: dict_keys(['name', 'age', 'city'])
# values() 메서드 예제
values = my_dict.values()
print("Values:", values)
# 출력: dict_values(['John', 30, 'New York'])
# items() 메서드 예제
items = my_dict.items()
print("Items:", items)
# 출력: dict_items([('name', 'John'), ('age', 30), ('city', 'New York')])
# get() 메서드 예제
age = my_dict.get('age')
print("Age:", age)
# 출력: 30
# pop() 메서드 예제
city = my_dict.pop('city')
print("City:", city) # 출력: New York
print("Dictionary after pop:", my_dict)
# 출력: {'name': 'John', 'age': 30}
# popitem() 메서드 예제
last_item = my_dict.popitem()
print("Last item popped:", last_item) # 출력: ('age', 30)
print("Dictionary after popitem:", my_dict)
# 출력: {'name': 'John'}
Dictionary 실전 사용 예시
데이터를 사전처럼 저장하고 싶을 때, 다양한 데이터를 효율적으로 관리하고 분석할 수 있다.
# 사용자 정보 관리
user_info = {
'username': 'john_doe',
'email': 'john@example.com',
'age': 30,
'is_active': True
}
# 제품 카탈로그
products = {
'1001': {'name': 'Keyboard', 'price': 20.99, 'stock': 50},
'1002': {'name': 'Mouse', 'price': 15.50, 'stock': 70},
'1003': {'name': 'Monitor', 'price': 199.99, 'stock': 30}
}
# 날짜별 이벤트 관리
events = {
'2024-04-01': ['Meeting with client', 'Team lunch'],
'2024-04-02': ['Presentation preparation', 'Project review'],
'2024-04-03': ['Training session', 'Code debugging']
}
# 영화 정보 저장
movies = {
'Interstellar': {'genre': 'Sci-Fi', 'director': 'Christopher Nolan', 'year': 2014},
'Inception': {'genre': 'Sci-Fi', 'director': 'Christopher Nolan', 'year': 2010},
'The Shawshank Redemption': {'genre': 'Drama', 'director': 'Frank Darabont', 'year': 1994}
}
Quiz 1
1) 리스트 활용 퀴즈
1-1) 다음 리스트에서 세 번째 요소를 출력하세요.
my_list = [10, 20, 30, 40, 50]
my_list = [10, 20, 30, 40, 50]
print(my_list[2])#출력값
30
1-2) 다음 리스트에 60을 추가하세요.
my_list = [10, 20, 30, 40, 50]
my_list.append(60)
print(my_list)
#출력값
[10, 20, 30, 40, 50, 60]
1-3) 다음 리스트의 길이를 출력하세요
my_list = ['apple','banana','orange','grape']
print(len(my_list))#출력값
4
1-4) 다음 리스트의 마지막 요소를 제거하세요
my_list = ['car','bus','bike','train']
my_list.pop(3)
print(my_list)#출력값
['car', 'bus', 'bike']
1-5) 다음 리스트를 역순으로 출력하세요
my_list = ['red','green','blue','yellow']
my_list.reverse()
print(my_list)#출력값
['yellow', 'blue', 'green', 'red']
2) 튜플 활용 퀴즈
2-1) 다음 튜플에서 세 번째 요소를 출력하세요
my_tuple = (10, 20, 30, 40, 50)
print(my_tuple[2])#출력값
30
2-2) 다음 튜플의 길이를 출력하세요
my_tuple = ('apple', 'banana', 'orange', 'grape')
print(len(my_tuple))#출력값
4
2-3) 다음 튜플을 역순으로 출력하세요
my_tuple = ('red', 'green', 'blue', 'yellow')
reversed_my_tuple = tuple(reversed(my_tuple))
print(reversed_my_tuple)#출력값
('yellow', 'blue', 'green', 'red')
2-4) 다음 튜플을 리스트로 변환하세요
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
print(list(my_tuple))#출력값
[1, 2, 3, 4, 5]
2-5) 다음 튜플과 다른 튜플을 연결하여 새로운 튜플을 만드세요
my_tuple1 = ('a', 'b', 'c')
my_tuple2 = ('d', 'e', 'f')
new_tuple = my_tuple1 + my_tuple2
print(new_tuple)#출력값
[1, 2, 3, 4, 5]
3) 딕셔너리 활용 퀴즈
3-1) 다음 딕셔너리에서 'name'에 해당하는 값을 출력하세요
my_dict = {'name': 'Alice',
'age': 30,
'city' : 'New York'}
name_value = my_dict['name']
print(name_value)#출력값
Alice
3-2) 다음 딕셔너리에 'gender'를 추가하세요
my_dict = {'name': 'Bob',
'age': 25,
'city': 'Los Angeles'}
my_dict['gender'] = 'male'
print(my_dict)
#출력값
{'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'Los Angeles', 'gender': 'male'}
3-3) 다음 딕셔너리의 길이를 출력하세요
my_dict = {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300}
print(len(my_dict))#출력값
3
3-4) 다음 딕셔너리에서 'age'를 제거하세요
my_dict = {'name': 'Charlie',
'age': 35,
'city': 'Chicago'}
del my_dict['age']
print(my_dict)#출력값
{'name': 'Charlie', 'city': 'Chicago'}