Python 프로그래밍의 세계

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데이터 조작과 분석

  • 2025-10-28

NumPy np.array 마스터하기: 기본부터 고급 데이터 분석까지

1. 소개 Python은 데이터 분석, 머신러닝, 과학 컴퓨팅에 매우 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 그 중 numpy(NumPy) 라이브러리는 수치 연산을 효율화하는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 Python의 “np.array“에 대해 기본 개념부터 실용적인 활용까지 자세히 설명하고, 수치 데이터를 처리·분석하는 데 유용한 […]

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  • 2025-10-28

Python 거듭제곱: 기본, 방법 및 최적화

1. 서론 파이썬은 많은 상황에서 지수 연산을 사용합니다. 지수 연산은 숫자를 특정 지수만큼 반복적으로 곱하는 연산으로, 수학적 계산뿐만 아니라 과학 데이터 분석, 머신 러닝, 암호학 및 기타 많은 분야에서 중요한 역할을 합니다. 지수 연산을 적절히 이해하고 적용함으로써 파이썬 프로그래밍 기술을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이 기사는 파이썬에서 거듭제곱을 […]

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  • 2025-10-28

Python에서 평균을 계산하는 7가지 방법: 기본 고급까지

1. Python에서 평균 계산의 기본 방법 Python에서 데이터의 평균을 계산하는 가장 기본적인 방법은 sum() 함수와 len() 함수를 결합하는 것입니다. 이는 Python의 내장 표준 함수를 사용하므로 추가 라이브러리가 필요 없으며, 초보자가 이해하기 매우 쉽습니다. 기본 평균 계산 방법 평균은 데이터의 합계를 데이터 개수로 나누어 구합니다. 예를 […]

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  • 2025-10-28

Python 상관계수: 실용 비즈니스 가이드

1. 파이썬에서 상관계수를 계산하는 방법 상관계수는 두 데이터 집합 간 관계의 강도를 정량화하는 지표로, -1에서 1 사이의 값을 가집니다. 1에 가까운 값은 강한 양의 상관관계(한 값이 증가하면 다른 값도 증가)를 의미하고, -1에 가까운 값은 강한 음의 상관관계(한 값이 증가하면 다른 값은 감소)를 의미하며, 0에 가까운 값은 거의 상관관계가 없음을 나 […]

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  • 2025-10-28

Python에서 XML 처리: 표준 라이브러리부터 lxml까지 완전 가이드

1. 소개 Python은 다양한 데이터 형식을 쉽게 처리할 수 있는 유연한 프로그래밍 언어입니다. 그 중 XML(Extensible Markup Language)은 구조화된 데이터를 교환하고 저장하는 데 일반적으로 사용되며, API 응답과 구성 파일에서 널리 사용됩니다. Python에서는 표준 라이브러리나 타사 라이브러리를 사용하여 XML을 쉽게 작업할 수 […]

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  • 2025-09-15

Python에서 NaN 판정 및 처리 완전 가이드 | 부동소수점 결측값 다루는 방법

1. Python에서 NaN을 판별하는 방법 NaN이란? NaN(Not a Number)은 수치 연산이 무효이거나 정의되지 않았음을 나타내는 특수한 부동소수점 값입니다. 전형적으로는 0으로 나누거나 무효한 연산 결과로 나타나기 때문에 데이터 분석이나 수치 처리 시 특히 주의가 필요합니다. NaN을 올바르게 처리하지 않으면 계산 결과가 부정확해지거나 프로그램 […]

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  • 2025-09-15

Python으로 UUID를 활용한 고유 ID 생성 방법 및 실용 예시

1. UUID란? UUID(유니버설 유니크 아이덴티파이어)는 전 세계에서 고유 식별자를 생성하기 위한 표준화된 형식입니다. 이를 통해 여러 시스템 및 네트워크에서 ID 충돌을 방지합니다. 예를 들어, 분산 시스템이나 클라우드 환경에서는 각 노드가 독립적으로 데이터를 처리할 때 고유 식별자를 갖는 것이 필수적입니다. 이를 통해 데이터의 일관성을 유지하고 잘못 […]

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  • 2025-09-15

Python에서 YAML 다루기 완벽 가이드: 설정 파일 관리부터 고급 커스텀 태그까지

1. YAML이란? YAML의 개요 YAML（YAML Ain’t Markup Language)는 데이터 직렬화 형식 중 하나로, 구조화된 데이터를 표현하기 위해 널리 사용됩니다。JSON이나 XML과 유사하지만, YAML의 특징은 그 단순함과 높은 가독성입니다。특히 들여쓰기로 계층 구조를 표현할 수 있어 사람이 읽기 쉬운 형식이라는 점이 큰 장점입니다。 JS […]

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  • 2025-09-15

Python으로 Excel 파일을 효율적으로 다루는 법 | Pandas·OpenPyXL 활용 가이드

1. Python으로 Excel 파일을 다루는 편의성 1.1 배경 Excel은 데이터 관리와 비즈니스 보고서 작성에 널리 사용되며, 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 도구로서 중요한 역할을 하고 있습니다. 그러나 데이터를 수작업으로 다루면 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 따라서 Python의 자동화 스크립트를 사용하여 Excel 데이터의 불러 […]

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  • 2025-09-14

Python으로 JSON 데이터 다루기 완전 가이드 | 읽기부터 쓰기까지 철저히 설명

1. JSON이란? JSON 개요 JSON(JavaScript Object Notation)은 가볍고 데이터 교환에 매우 효율적인 포맷입니다. 주로 웹 애플리케이션과 서버 간 데이터 교환에 사용됩니다. JavaScript를 기반으로 한 형식이지만, 거의 모든 프로그래밍 언어에서 지원됩니다. 특히 API를 이용한 데이터 조회 및 전송에서 JSON은 매우 중요 […]

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