내일의 커피를 위해 코딩한다.

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Python Developer Prompts

Python 개발자가 ChatGPT 프롬프트를 설정할 때, 효과적인 결과를 얻기 위한 몇 가지 방법을 소개합니다. 그리고 각 방법에 맞는 예제 프롬프트도 제공하겠습니다.

Here are some strategies for Python developers on setting up ChatGPT prompts effectively, along with various example prompts for each strategy.

1. Prompts Review

Python 개발자가 ChatGPT 프롬프트를 설정할 때, 효과적인 결과를 얻기 위한 몇 가지 방법을 소개합니다. 그리고 각 방법에 맞는 예제 프롬프트도 제공하겠습니다.

1. 구체적인 질문 설정
목적: 명확하고 구체적인 질문을 통해 ChatGPT로부터 원하는 정보를 정확히 얻는 것입니다.
방법: 질문에 포함될 키워드와 상세 정보를 명확히 합니다.
예제 프롬프트:

2. 시나리오 기반 질문
목적: 실제 개발 상황이나 문제 해결 과정에서 필요한 조언을 구하는 것입니다.
방법: 구체적인 시나리오나 배경 정보를 제공합니다.
예제 프롬프트:

3. 최신 기술 동향 질문
목적: 최신 기술, 라이브러리, 프레임워크에 대한 정보를 얻는 것입니다.
방법: 최신 기술 트렌드에 관한 질문을 하거나, 특정 도구의 최신 버전을 언급합니다.
예제 프롬프트:

4. 코드 리뷰 요청
목적: 작성한 코드의 피드백을 받거나, 개선 방안을 모색하는 것입니다.
방법: 짧은 코드 조각을 제공하고 구체적인 피드백을 요청합니다.
예제 프롬프트:

5. 베스트 프랙티스 및 패턴 질문
목적: 효율적이고 안정적인 코드 작성 방법을 배우는 것입니다.
방법: 특정 주제나 문제에 대한 베스트 프랙티스를 요청합니다.
예제 프롬프트:

"Python에서의 예외 처리 베스트 프랙티스는 무엇인가요?"
"대규모 Python 애플리케이션에서 코드 재사용성을 높이는 패턴은 무엇인가요?"
이러한 방법들을 통해 Python 개발자는 ChatGPT로부터 보다 정확하고 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 각 질문 유형에 따라 필요한 정보의 깊이와 범위가 달라질 수 있으므로, 질문을 설정할 때 이를 고려하는 것이 중요합니다.

2.English Version

마무리

- 이번 포스팅은 Python Devloper 를 위한 Prompts에 대해 알아봤습니다.

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Simple and Easy example Code

1. Code Reviw

  Very Easy Simple Code.

import unittest

# 테스트할 함수 정의
def add(a, b):
    return a + b

# 테스트 케이스 클래스 정의
class TestAddFunction(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3) # 1 + 2가 3과 같은지 검사
    def test_add_negative(self):
        self.assertEqual(add(-1, -1), -2) # 음수 덧셈 검사
    def test_add_float(self):
        self.assertAlmostEqual(add(1.1, 2.2), 3.3, places=1) # 부동소수점 덧셈 검사, 소수점 아래 1자리까지 검사

# 테스트 실행
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

2. Example Unit Test #2

 또다른 예제 코드

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):
    # 문자열이 대문자로 변환되는지 테스트하는 메소드
    def test_upper(self):
        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')
    
    # 문자열이 소문자로 변환되는지 테스트하는 메소드
    def test_islower(self):
        self.assertTrue('foo'.islower())
        self.assertFalse('Foo'.islower())
    
    # 특정 문자열을 포함하는지 테스트하는 메소드
    def test_split(self):
        s = 'hello world'
        self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
        # split의 결과가 예상과 다를 때 발생하는 에러 메시지 지정
        with self.assertRaises(TypeError):
            s.split(2)

# 테스트 실행
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

마무리

- 이번 포스팅은 Unit TestCode 에 대해 알아봤습니다.

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특정 문자열을 포함하는 데이터를 탐색

안녕하세요, 
오늘의 블로그 포스팅에서는 Python의 Pandas 라이브러리를 활용하여 특정 문자열을 포함하는 데이터를 탐색하고 이를 기반으로 새로운 열을 데이터프레임에 추가하는 방법을 알아보겠습니다.

이번 예제에서특정 문자열을 찾아내는 것을 목표로 합니다.

1. 코드리뷰

데이터프레임 준비
먼저, 우리가 작업할 샘플 데이터프레임을 생성해보겠습니다.

데이터프레임에는 날짜(DATE), 선수 이름(PLAYER), 출생년도(Birth), 소속 클럽(TEAM), 그리고 데이터베이스 ID(DB_ID)가 포함됩니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 수정
data = {
    'DATE': ['2023-10-13 0:00:00', '2023-10-14 1:00:00', '2023-10-15 2:00:00', 
             '2024-01-16 3:00:00', '2024-01-17 4:00:00', '2024-01-18 5:00:00', 
             '2024-01-18 6:00:00', '2024-01-18 7:00:00', '2024-01-18 8:00:00'],
    'PLAYER': ['손흥민(Son Heung-min)', '이강인(Lee Kang-in)', '김민재(Kim Min-jae)', 
               '황희찬(Hwang Hee-chan)', '박지성(Park Ji-sung)', '기성용(Ki Sung-yueng)', 
               '차범근(Cha Bum-kun)', '차두리(Cha Du-ri)', '이청용(Lee Chung-yong)'],
    'Birth': ['1992년 7월 8일', '2001년 2월 19일', '1996년 11월 15일', 
              '1996년 1월 26일', '1981년 2월 25일', '1989년 1월 24일', 
              '1953년 5월 22일', '1980년 7월 25일', '1988년 7월 2일'],
    'TEAM': ['Tottenham Hotspur', 'PSG', 'FC Bayern Munich', 
               'Wolverhampton Wanderers FC', 'Manchester United', 'THE CELTIC FC', 
               '프랑크푸르트', '프랑크푸르트', '볼턴 원더러스'],
    'DB_ID': ['CI13/JO_DATA/TZ10', 'CI07/JO_DATA/TZ10', 'CI13//TZ10', 
              'SI_DATA/TZ10', 'CI3/JO_DATA/TZ12', 'CI13/JO_DATA', 
              'CI13/SI_DATA/TZ10', 'CI77/JO_DATA/TZ10', 'SI_DATA/TZ10']
}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('result.csv') # 결과 저장

특정 문자열 탐색 및 새 열 추가

이제 'DB_ID' 열에서 'JO_DATA' 문자열을 포함하는 행을 찾아, 이 정보를 바탕으로 새로운 열 'CHECK_ID'에 'JO_DATA'를 저장하는 작업을 진행하겠습니다. 이를 위해 apply 함수와 람다(lambda) 표현식을 사용합니다.

df.apply() 메소드 와 람다(lambda)는 아래에 다시 자세히 설명 하겠습니다.

df['CHECK_ID'] = df['PLACE'].apply(lambda x: 'JO_DATA' if 'JO_DATA' in x else None)

결과 (output) : CHECK_ID 열에 DB_ID 값 JO_DATA가 있으면 저장한 결과

2. apply 함수와 람다(lambda) 표현식

DataFrame.apply() 메소드는 판다스(Pandas)에서 데이터프레임의 열이나 행에 함수를 적용할 때 사용합니다. 
이 메소드는 데이터프레임의 각 열이나 행에 대해 지정된 함수를 적용하고 결과를 데이터프레임 또는 시리즈로 반환합니다.
 axis 매개변수를 통해 함수가 적용되는 축을 지정할 수 있으며, axis=0은 열에 함수를 적용하고, axis=1은 행에 함수를 적용합니다.

예제 1: 열의 최대값과 최소값의 차이 계산

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

def max_min_diff(x):
    return x.max() - x.min()

result = df.apply(max_min_diff)
print(result)

결과 : 

예제 2: 행별로 최대값 찾기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

result = df.apply(max, axis=1)
print(result)

결과 :

예제 3: 데이터프레임의 각 열에 대해 데이터 유형 변환

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['4', '5', '6'], 'C': [0.1, 0.2, 0.3]})

def convert_dtype(x):
    if x.dtype == 'float64':
        return x.astype('int64')
    return x

result = df.apply(convert_dtype)
print(result)

결과 :

이 예제들은 apply() 메소드의 다양한 사용 방법을 보여줍니다. 첫 번째 예제는 각 열의 최대값과 최소값의 차이를 계산합니다. 두 번째 예제는 각 행의 최대값을 찾습니다. 세 번째 예제에서는 데이터프레임의 각 열의 데이터 유형을 조건에 따라 변환합니다.

파이썬의 lambda 함수는 작은 익명 함수를 정의하는 데 사용됩니다. lambda 함수는 여러 인자를 받을 수 있지만, 표현식은 하나만 가질 수 있으며, 그 표현식의 계산 결과가 반환됩니다. lambda 함수는 일반적으로 함수를 인자로 받는 고차 함수에서 사용되거나, 짧은 함수가 필요한 곳에 쓰이는 경우가 많습니다. 기본 형식은 다음과 같습니다.

lambda arguments: expression

예제 1: 두 수를 더하는 lambda 함수

add = lambda x, y: x + y
print(add(5, 3))

예제 2: 리스트의 각 요소에 제곱을 적용

numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared)

예제 3: 리스트에서 홀수만 필터링

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
odds = list(filter(lambda x: x % 2 != 0, numbers))
print(odds)

이 예제들은 lambda 함수의 다양한 사용 방법을 보여줍니다. 첫 번째 예제는 두 수를 더하는 간단한 lambda 함수를 정의합니다. 두 번째 예제에서는 map() 함수와 lambda를 결합하여 리스트의 각 요소에 제곱을 적용합니다. 세 번째 예제에서는 filter() 함수와 lambda를 사용하여 리스트에서 홀수만을 필터링합니다.

마무리

- 이번 포스팅은 판다스 조건별 탐색 및 apply() 메소드 및 lambda에 대해 알아봤습니다.

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파일 브라우저, 파일 탐색기를 만들어 보자. 

Tkinter GUI 라이브러리가 있지만, 저는 PysimpleGUI이 좀더 동작이 가볍고 구현이 쉬워 자주 활용 하고있습니다.

PySimpleGUI:
PySimpleGUI는 Tkinter, Qt, WxPython, Remi를 래핑한 라이브러리입니다.
이름에서 알 수 있듯이, PySimpleGUI는 사용하기 쉬우며, 빠르게 GUI를 구축할 수 있도록 설계되었습니다.
코드가 더 짧고, 이해하기 쉬운 편이며, 빠르게 프로토타입을 만들기에 적합합니다.
다양한 테마와 위젯을 지원하여 멋진 인터페이스를 쉽게 만들 수 있습니다.
PySimpleGUI를 선택하는 것은 사용의 용이성과 빠른 개발이 필요할 때 좋은 선택일 수 있습니다. 복잡한 요구 사항이 없고, 간단하면서도 효율적인 GUI를 원한다면 PySimpleGUI가 매우 적합할 것입니다. 반면, 더 복잡하고 맞춤화된 GUI가 필요하다면 Tkinter를 고려해볼 수 있습니다.

Tkinter:
Tkinter는 파이썬의 표준 GUI 툴킷입니다.
광범위하게 사용되며, 파이썬 설치와 함께 기본적으로 제공됩니다.
Tkinter는 매우 유연하며, 맞춤화가 가능하지만, 복잡한 인터페이스를 만들 때는 코드가 길어질 수 있습니다.
플랫폼 독립적이며, 윈도우, 맥OS, 리눅스에서 잘 작동합니다.

1. 코드리뷰

이 PySimpleGUI 스크립트는 사용자가 파일을 선택할 수 있는 간단한 파일 브라우저 GUI를 구현하고 있습니다.

import PySimpleGUI as sg
import os

current_path = os.getcwd()  # Get the current working directory

layout = [
    [sg.Text("Choose a file: ")],
    [sg.InputText(key="-FILE-"), sg.FileBrowse(initial_folder=current_path, file_types=[("ALL Files", "*.*")])],
    [sg.Button("OK"), sg.Exit()]
]

window = sg.Window("File Browser", layout)

while True:
    event, values = window.read()
    if event in (sg.WIN_CLOSED, "Exit"):
        break
    elif event == "OK":
        file_path = values["-FILE-"]
        if file_path:
            print(f"Loaded File: {file_path}")
        else:
            print("No file selected.")

window.close()

위의 sg.Exit() 버튼은 sg.Button('EXIT')로 변경해서 사용하셔도 됩니다.

코드 분석
모듈 임포트: PySimpleGUI와 os 모듈을 사용합니다. PySimpleGUI는 GUI를 만드는데 사용되고, os는 현재 작업 디렉토리 경로를 얻는데 사용됩니다.
현재 디렉토리 경로: os.getcwd()를 사용하여 현재 실행중인 디렉토리 위치를 가져옵니다.
GUI 레이아웃 설정: 파일을 선택할 수 있는 인터페이스와 'OK' 및 'Exit' 버튼이 포함된 GUI 레이아웃을 정의합니다.
이벤트 루프: 사용자의 입력을 기다리고, 'OK' 버튼을 누르면 파일 경로를 출력하고, 'Exit' 버튼이나 창 닫기를 통해 프로그램을 종료합니다.

이벤트 처리 개선: if event in (sg.WIN_CLOSED, "Exit") 부분은 명확하지만, elif event == "OK"는 else로 대체할 수 있습니다. 현재 구조에서는 'OK' 외의 다른 이벤트는 발생하지 않기 때문입니다.

리소스 관리: GUI 프로그램에서는 리소스 관리도 중요합니다. PySimpleGUI는 내부적으로 리소스 관리를 잘 하지만, 크고 복잡한 응용 프로그램에서는 리소스 관리를 더 신경 써야 할 수 있습니다.

오류 처리: 사용자가 파일을 선택하지 않고 'OK'를 누를 경우를 대비해 오류 처리를 추가하는 것이 좋습니다.

다른 예제 코드: 

import PySimpleGUI as sg
import os

def create_file_browser():
    # 현재 작업 디렉토리를 가져옵니다.
    current_path = os.getcwd()

    # 레이아웃을 정의합니다.
    layout = [
        [sg.Text("Choose a file: ")],
        [sg.InputText(key="-FILE-"), sg.FileBrowse(initial_folder=current_path, file_types=[("ALL Files", "*.*")])],
        [sg.Button("Open"), sg.Button("Cancel")]
    ]

    # 윈도우 객체를 생성합니다.
    window = sg.Window("File Browser", layout)

    # 이벤트 루프
    while True:
        event, values = window.read()
        if event in (None, "Cancel"):
            break
        if event == "Open":
            file_path = values["-FILE-"]
            if file_path:
                sg.popup(f"You selected: {file_path}")
            else:
                sg.popup("No file selected.")
    
    window.close()

# 파일 브라우저 실행
create_file_browser()

- os.getcwd() 는 현재 작업 디렉토리를 가져오는 데 사용됩니다.

- 레이아웃 생성: GUI의 레이아웃을 정의합니다. 여기에는 파일 선택을 위한 InputText와 FileBrowse 버튼, 그리고 'Open'과 'Cancel' 버튼이 포함됩니다.

- 이벤트 루프: 사용자의 입력을 처리하는 이벤트 루프입니다. 사용자가 파일을 선택하고 'Open'을 클릭하면 선택된 파일 경로를 팝업으로 표시합니다. 'Cancel'을 클릭하거나 창을 닫으면 프로그램이 종료됩니다.

2. 여러파일 또는 폴더 선택

sg.FileBrowse()에서 sg.FilesBrowse()로 변경한다.
values['-FILE-']를 values['-FILE-'].split(';')로 세미콜론 단위로 파일 정보를 가져온다.

import PySimpleGUI as sg

# Create the layout for the file browser
layout = [[sg.Text('Select multiple files:')],
          [sg.Input(key='-FILES-'), sg.FilesBrowse()],
          [sg.Button('Submit'), sg.Button('Cancel')]]

# Create the window
window = sg.Window('File Browser', layout)

# Event loop
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WINDOW_CLOSED or event == 'Cancel':
        break
    elif event == 'Submit':
        selected_files = values['-FILES-'].split(';')
        print('Selected Files:', selected_files)

# Close the window
window.close()

2. 폴더(디렉토리) 의 정보를 가져오기.

폴더 정보를 가져는 연습을 해보자.

이번에는 한글을 적용해서 만든 코드 예제 입니다.

import PySimpleGUI as sg

# 파일 브라우저를 위한 레이아웃 생성
layout = [[sg.Text('폴더를 선택하세요:')],
          [sg.Input(key='-FOLDER-'), sg.FolderBrowse()],
          [sg.Button('확인'), sg.Button('취소')]]

# 창 생성
window = sg.Window('파일 브라우저', layout)

# 이벤트 루프
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WINDOW_CLOSED or event == '취소':
        break
    elif event == '확인':
        selected_folder = values['-FOLDER-']
        print('선택된 폴더:', selected_folder)

# 창 닫기
window.close()

마무리

- 이번 포스팅은 PySimpleGUI의 파일 브라우저를 사용하여 Python GUI 애플리케이션에서 파일과 폴더를 선택할 수 있는 기본적인 사용법을 알아 보았습니다.

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ASCII 코드표 ord(), chr()로 변환하는 방법

ord()와 chr()는 파이썬의 내장 함수로, 문자와 ASCII 코드 간의 변환을 돕습니다.

1. 파이썬으로 ASCII 코드 표 만들기

# ASCII 코드 표를 생성하여 출력하기

# ASCII 코드 표를 위한 빈 문자열 초기화
ascii_table = ""

# ASCII 코드 범위에 대해 반복
for i in range(128):
    # 각 줄에 ASCII 코드와 해당 문자를 추가
    ascii_table += f"{i:3} -> '{chr(i)}'\t"
    # 4개의 코드마다 줄바꿈 추가
    if (i + 1) % 4 == 0:
        ascii_table += "\n"

print(ascii_table) # 테이블 출력

결과(RESULT):

  0 -> '\x00'	  1 -> '\x01'	  2 -> '\x02'	  3 -> '\x03'	
  4 -> '\x04'	  5 -> '\x05'	  6 -> '\x06'	  7 -> '\x07'	
  8 -> '\x08'	  9 -> '\t'	 10 -> '\n'	 11 -> '\x0b'	
 12 -> '\x0c'	 13 -> '\r'	 14 -> '\x0e'	 15 -> '\x0f'	
 16 -> '\x10'	 17 -> '\x11'	 18 -> '\x12'	 19 -> '\x13'	
 20 -> '\x14'	 21 -> '\x15'	 22 -> '\x16'	 23 -> '\x17'	
 24 -> '\x18'	 25 -> '\x19'	 26 -> '\x1a'	 27 -> '\x1b'	
 28 -> '\x1c'	 29 -> '\x1d'	 30 -> '\x1e'	 31 -> '\x1f'	
 32 -> ' '	 33 -> '!'	 34 -> '"'	 35 -> '#'	
 36 -> '$'	 37 -> '%'	 38 -> '&'	 39 -> '''	
 40 -> '('	 41 -> ')'	 42 -> '*'	 43 -> '+'	
 44 -> ','	 45 -> '-'	 46 -> '.'	 47 -> '/'	
 48 -> '0'	 49 -> '1'	 50 -> '2'	 51 -> '3'	
 52 -> '4'	 53 -> '5'	 54 -> '6'	 55 -> '7'	
 56 -> '8'	 57 -> '9'	 58 -> ':'	 59 -> ';'	
 60 -> '<'	 61 -> '='	 62 -> '>'	 63 -> '?'	
 64 -> '@'	 65 -> 'A'	 66 -> 'B'	 67 -> 'C'	
 68 -> 'D'	 69 -> 'E'	 70 -> 'F'	 71 -> 'G'	
 72 -> 'H'	 73 -> 'I'	 74 -> 'J'	 75 -> 'K'	
 76 -> 'L'	 77 -> 'M'	 78 -> 'N'	 79 -> 'O'	
 80 -> 'P'	 81 -> 'Q'	 82 -> 'R'	 83 -> 'S'	
 84 -> 'T'	 85 -> 'U'	 86 -> 'V'	 87 -> 'W'	
 88 -> 'X'	 89 -> 'Y'	 90 -> 'Z'	 91 -> '['	
 92 -> '\\'	 93 -> ']'	 94 -> '^'	 95 -> '_'	
 96 -> '`'	 97 -> 'a'	 98 -> 'b'	 99 -> 'c'	
100 -> 'd'	101 -> 'e'	102 -> 'f'	103 -> 'g'	
104 -> 'h'	105 -> 'i'	106 -> 'j'	107 -> 'k'	
108 -> 'l'	109 -> 'm'	110 -> 'n'	111 -> 'o'	
112 -> 'p'	113 -> 'q'	114 -> 'r'	115 -> 's'	
116 -> 't'	117 -> 'u'	118 -> 'v'	119 -> 'w'	
120 -> 'x'	121 -> 'y'	122 -> 'z'	123 -> '{'	
124 -> '|'	125 -> '}'	126 -> '~'	127 -> '\x7f'

2. ord(), chr(), hex()

1. ord(): 문자를 해당하는 ASCII(또는 유니코드) 값으로 변환합니다. 이 함수는 하나의 문자열을 인자로 받으며, 해당 문자의 ASCII 코드 값을 정수로 반환합니다. 예를 들어, ord('A')는 65를 반환하며, ord('가')는 44032를 반환합니다.
2. chr(): ASCII(또는 유니코드) 값을 해당하는 문자로 변환합니다. 이 함수는 하나의 정수를 인자로 받으며, 해당 정수에 해당하는 문자를 반환합니다. 예를 들어, chr(65)는 'A'를 반환하며, chr(44032)는 '가'를 반환합니다.

이 두 함수는 문자와 그에 대응하는 코드 값을 변환할 때 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 암호화, 디코딩, 데이터 처리 등에서 문자 데이터를 숫자 형태로 변환하거나 그 반대의 작업을 할 때 사용될 수 있습니다.

간단한 예시를 보여드리겠습니다:

# 문자에서 ASCII 코드로 변환
print(ord('A'))  # 65
print(ord('가'))  # 44032

# ASCII 코드에서 문자로 변환
print(chr(65))  # 'A'
print(chr(44032))  # '가'

print(hex(255))  # '0xff'
print(hex(10))   # '0xa'

1. ord() 함수를 사용한 예제: 문자열의 각 문자에 대한 ASCII 코드 얻기
이 예제에서는 문자열의 각 문자에 대한 ASCII 코드 값을 출력합니다.

text = "Hello"
ascii_values = [ord(char) for char in text]
print(ascii_values)

이 코드는 문자열 "Hello"의 각 문자에 대해 ord() 함수를 사용하여 ASCII 코드 값을 리스트로 만들고 출력합니다.

2. chr() 함수를 사용한 예제: ASCII 코드 값을 문자로 변환하기
이 예제에서는 ASCII 코드 값의 시퀀스를 해당 문자로 변환합니다.

codes = [72, 101, 108, 108, 111]
text = ''.join(chr(code) for code in codes)
print(text)

이 코드는 ASCII 코드 값 리스트 [72, 101, 108, 108, 111]를 문자열 "Hello"로 변환하여 출력합니다.

3. hex() 함수를 사용한 예제: 숫자를 16진수 문자열로 변환하기
이 예제에서는 숫자의 리스트를 16진수 문자열로 변환합니다.

numbers = [10, 255, 48879]
hex_values = [hex(number) for number in numbers]
print(hex_values)

마무리

- 이번 포스팅은 ASCII 코드 테이블을 만들고 변환하는 방에 대해 알아봤습니다.

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Python 데이터분석 필수 라이브러리 PANDAS

안녕하세요, 데이터 분석가 여러분! 오늘은 데이터 분석에 있어서 빼놓을 수 없는 필수 라이브러리, 바로 '판다스(Pandas)'에 대해 이야기해보려고 합니다. 판다스는 파이썬을 사용하는 데이터 과학자들에게 있어 빵과 버터와도 같은 존재죠. 왜냐하면, 이 라이브러리는 데이터 분석을 위한 효율적이고 강력한 도구를 제공하기 때문입니다.

판다스는 크게 두 가지 주요 데이터 구조를 제공하는데요, 바로 '시리즈(Series)'와 '데이터프레임(DataFrame)'입니다. 시리즈는 일련의 데이터를, 데이터프레임은 테이블 형태의 데이터를 다룰 때 사용합니다. 이 두 구조를 이해하는 것이 판다스를 활용하는 첫걸음입니다.

데이터프레임과 시리즈: 판다스의 핵심
데이터프레임은 여러분이 가장 자주 사용하게 될 구조입니다. 이것은 엑셀 스프레드시트와 유사하게 생각하면 쉽습니다. 여러 개의 열과 행으로 데이터를 구성하죠. 각 열은 시리즈라고 할 수 있습니다. 그래서, 데이터프레임은 여러 시리즈의 결합으로 볼 수 있어요.

시리즈는 단일 열의 데이터를 나타냅니다. 각각의 시리즈는 고유한 이름(열 이름)을 가지고 있고, 데이터프레임의 각 열을 구성합니다.

판다스로 데이터 불러오기 및 조작하기
판다스의 진정한 힘은 데이터를 쉽게 불러오고, 조작하고, 분석할 수 있다는 데 있습니다. read_csv, read_excel과 같은 함수를 사용하면 다양한 형식의 파일에서 데이터를 쉽게 불러올 수 있죠. 데이터를 불러온 후에는, head(), tail(), describe() 같은 메소드를 사용하여 데이터를 빠르게 살펴볼 수 있습니다.

데이터 조작은 판다스의 또 다른 강력한 기능입니다. sort_values(), drop(), fillna() 같은 메소드를 통해 데이터를 정렬하거나, 불필요한 열을 제거하거나, 누락된 값을 채울 수 있습니다.

실제 사례를 통한 판다스 활용
이론적인 부분도 중요하지만, 실제 사례를 통해 배우는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 실제 판매 데이터를 사용하여 월별 매출 분석을 해볼 수 있습니다. 이를 통해 판다스의 groupby(), pivot_table() 같은 기능을 실습해보며 데이터 분석 역량을 한층 더 키울 수 있습니다.

결론: 데이터 분석의 강력한 도구, 판다스
판다스는 데이터 분석에 있어서 강력하고 필수적인 도구입니다. 이 라이브러리를 통해 데이터를 쉽게 불러오고, 처리하고, 분석할 수 있습니다. 여러분이 데이터 과학자이든, 마케팅 분석가이든, 혹은 단순히 데이터에 관심이 많은 학습자이든 간에, 판다스는 여러분의 데이터 분석 여정에 큰 도움이 될 것입니다.

마무리

- 이번 포스팅은 파이썬 판다스 라이브러리에 대해 알아봤습니다.

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서로 다른 시계열 데이터프레임을 날짜 시간 순서로 병합(Merge)

Pandas 라이브러리는 데이터 조작 및 분석에 필수적인 도구입니다. 오늘은 Pandas를 사용하여 서로 다른 구조를 가진 두 데이터프레임을 날짜 및 시간을 기준으로 효과적으로 병합하는 방법을 탐구하겠습니다.

1. 코드리뷰

import pandas as pd
# 두 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({
    'date': pd.to_datetime(['2023-10-13 0:00', '2023-10-14 1:00', '2023-10-15 2:00', 
                            '2023-10-16 3:00', '2023-10-17 4:00', '2023-10-18 5:00']),
    'A1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'B1': [3434, 1, 3, 45, 5, 675],
    'Vendor': ['SAMSUNG', 'TESLA', 'TESLA', 'SAMSUNG', 'TESLA', 'SAMSUNG']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'date': pd.to_datetime(['2023-10-13 0:00', '2023-10-14 1:00', '2023-10-15 2:00', 
                            '2023-10-16 3:00', '2023-10-17 4:00', '2023-10-18 5:00']),
    'A1': [4, 8, 3, 5, 3, 2],
    'B1': [3434, 1, 3, 45, 5, 675],
    'Vendor': ['LG', 'KIA', 'TESLA', 'SAMSUNG', 'BMW', 'SAMSUNG'],
    'C2': ['JK1', 'JK3', 'JK5', 'DH3', 'LK2', 'MN2']
})

# 데이터프레임 병합 및 날짜 시간 순서 정렬
merged_df = pd.concat([df1, df2]).sort_values(by='date')

병합하기전 두개의 다른 데이터 프레임 

결과(OUTPUT) : 

2. 이슈사항

중복 데이터 확인: 두 데이터프레임이 날짜 및 시간이 동일한 열을 포함하고 있으므로, 병합 후 중복 데이터가 발생할 수 있습니다. drop_duplicates 메소드를 사용하여 중복을 제거할 수 있습니다. 

# 기존 코드에 중복 제거 추가 merged_df = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates().sort_values(by='date')

컬럼 일치성 확인: 두 데이터프레임의 컬럼이 일부 다릅니다. df1은 'C2' 컬럼이 없으므로, 병합 후 'C2' 컬럼에는 NaN 값이 들어갈 것입니다. 필요에 따라 이를 처리하는 로직을 추가할 수 있습니다. 

날짜 형식 일관성: 날짜 및 시간 데이터는 pd.to_datetime을 사용하여 일관된 형식으로 변환되어 있습니다. 이는 데이터 처리의 정확성과 효율성을 보장합니다.

Pandas를 사용하여 다른 형식의 데이터프레임을 날짜 및 시간을 기준으로 효율적으로 병합하는 방법을 배웠습니다. 이 방법은 데이터 분석에서 자주 마주치는 시나리오로, 이를 통해 데이터 전처리 과정을 간소화하고 분석의 정확성을 높일 수 있습니다.

마무리

- 이번 포스팅은 시계열 데이터프레임의 병합(Merge) 에 대해 알아봤습니다.

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데이터 프레임 특정 열 삭제

파이썬 판다스 데이터 프레임에서 특정 열을 삭제하는 방법은 두 가지가 있습니다.

drop(), del 키를 사용하는 2가지에 대해 알아 보겠습니다.

1. drop() 메서드 사용

 파이썬 판다스 데이터 프레임에서 특정 열을 삭제하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
drop() 메서드는 데이터 프레임에서 행 또는 열을 삭제하는 데 사용됩니다. 열을 삭제하려면 axis=1 매개변수를 설정하고 삭제할 열 이름을 지정해야 합니다.

df = df.drop('열 이름', axis=1)

예시

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 'B' 열 삭제
df = df.drop('B', axis=1)

print(df)

#   A  C
# 0  1  7
# 1  2  8
# 2  3  9

2. del 키워드 사용

del 키워드를 사용하여 데이터 프레임에서 열을 직접 삭제할 수도 있습니다.

del df['열 이름']

예시

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 'B' 열 삭제
del df['B']

print(df)

#   A  C
# 0  1  7
# 1  2  8
# 2  3  9

- 특정 조건에 따라 열 삭제

불리언 인덱싱 또는 loc 인덱서를 사용하여 특정 조건에 따라 열을 삭제할 수 있습니다.

예시

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 'B' 열의 값이 5보다 큰 경우 삭제
df = df.drop(df['B'] > 5, axis=1)

print(df)

#   A  C
# 0  1  7
# 1  2  8

- 여러 열 동시 삭제

drop() 메서드 또는 del 키워드를 사용하여 여러 열을 동시에 삭제할 수 있습니다.

예시

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 'B' 및 'D' 열 삭제
df = df.drop(['B', 'D'], axis=1)

print(df)

#   A  C
# 0  1  7
# 1  2  8
# 2  3  9

참고:

• inplace=True 옵션을 사용하면 원본 데이터 프레임을 변경할 수 있습니다. 기본적으로 inplace=False이며, 새 데이터 프레임을 반환합니다.
• axis=0 옵션을 사용하면 행을 삭제할 수 있습니다.

 df.drop() 사용 시 발생하는 흔한 에러 예시

1. 존재하지 않는 열 삭제 시도

df.drop("존재하지_않는_열", axis=1)

에러 메시지:

KeyError: '존재하지_않는_열'

해결 방법:

• 삭제하려는 열 이름이 정확한지 확인합니다.
• errors='ignore' 옵션을 사용하여 오류를 무시하고 진행할 수 있습니다.

예시:

df.drop("존재하지_않는_열", axis=1, errors='ignore')

2. 축(axis) 값 오류

df.drop("컬럼 이름", axis=2)  # axis 값이 잘못됨

에러 메시지:

ValueError: Wrong number of dimensions. Expected 1, got 2.

해결 방법:

• axis 값이 0 또는 1인지 확인합니다.
• 0은 행, 1은 열을 의미합니다.

3. inplace 옵션 오용

df = df.drop("컬럼 이름", axis=1, inplace=True)  # inplace 옵션 오용

# df 값이 None으로 변함

해결 방법:

• inplace=True 옵션을 사용하면 원본 데이터 프레임이 변경됩니다.
• 원본 데이터 프레임을 유지하려면 inplace=False를 사용해야 합니다.

4. 복수 열 삭제 시 라벨 오류

df.drop(["컬럼 이름1", "컬럼 이름2"], axis=1)  # 라벨 오류

# KeyError: "['컬럼 이름1', '컬럼 이름2'] not found in axis"

해결 방법:

• 삭제하려는 열 이름이 리스트에 정확하게 포함되어 있는지 확인합니다.
• 리스트 대신 튜플을 사용해도 됩니다.

5. MultiIndex 열 삭제 시 오류

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=[("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)])

df.drop("A", axis=1)  # MultiIndex 열 삭제 시 오류

# KeyError: 'A'

해결 방법:

• MultiIndex 열을 삭제하려면 level 옵션을 사용해야 합니다.

예시:

df.drop("A", axis=1, level=0)

df.drop("A", axis=1, level=0) 코드에서 level=0의 의미

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=[("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)])

print(df)

# 출력
#        A  B
# 0 (a, 1)  1  4
# 1 (b, 2)  2  5
# 2 (c, 3)  3  6

df = df.drop("A", axis=1, level=0)

print(df)

# 출력
#        B
# 0 (a, 1)  4
# 1 (b, 2)  5
# 2 (c, 3)  6

마무리

- 이번 포스팅은 데이터 프레임 열 삭제에 대해 알아봤습니다.