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파이썬 판다스를 활용한 다차원 데이터 분석: 2차원 테이블을 넘어서 파이썬 판다스를 활용한 다차원 데이터 분석: 2차원 테이블을 넘어서데이터 분석에서 흔히 사용되는 판다스 라이브러리는 기본적으로 2차원 테이블 형태의 데이터를 다루는 데 탁월합니다. 하지만 현실 세계의 데이터는 2차원을 넘어 다양한 차원으로 구성되어 있는 경우가 많습니다. 이러한 다차원 데이터를 효과적으로 다루기 위해 판다스는 멀티인덱스라는 강력한 기능을 제공합니다. 멀티인덱스는 데이터프레임의 행이나 열에 여러 개의 컬럼을 사용하여 다차원 데이터 구조를 표현하는 방법입니다. 멀티인덱스: 다차원 데이터 구조를 표현하다멀티인덱스를 사용하면 2차원 테이블을 넘어서 다차원 데이터를 자연스럽게 표현하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 도시의 여러 제품에 대한 판매 데이터를 저장하려는 경우, 2차원 테이블로는.. 2024. 11. 14.
PLC 데이터 수집 및 활용: 파이썬으로 산업 자동화를 혁신하세요! PLC 데이터 수집 및 활용: 파이썬으로 산업 자동화를 혁신하세요!산업 현장에서 데이터는 금과 같습니다. 생산 효율성 향상, 품질 관리, 예측 유지보수 등 다양한 분야에서 데이터는 핵심적인 역할을 합니다. 하지만 PLC(Programmable Logic Controller)에서 생성되는 데이터는 종종 고립되어 활용되지 못하는 경우가 많았습니다. 이제 파이썬을 활용하여 PLC 데이터를 수집하고 분석하여 산업 자동화를 한 단계 끌어올릴 수 있습니다.왜 파이썬일까요?파이썬은 산업 자동화 분야에서 빠르게 인기를 얻고 있는 프로그래밍 언어입니다. 그 이유는 다음과 같습니다. 쉬운 학습 난이도: 파이썬은 문법이 간결하고 직관적이어서 초보자도 쉽게 배우고 사용할 수 있습니다. 다양한 라이브러리 지원: 파이썬은 데.. 2024. 11. 14.
파이썬 Hypothesis: 속성 기반 테스트로 막강한 검증 능력을 갖추다 파이썬 Hypothesis: 속성 기반 테스트로 막강한 검증 능력을 갖추다소프트웨어 개발에서 테스트는 필수적인 과정입니다. 버그를 조기에 발견하고 안정적인 코드를 구축하는 데 결정적인 역할을 하죠. 하지만 다양한 입력 조건과 예외 상황을 모두 고려하여 완벽한 테스트 케이스를 작성하는 것은 쉽지 않습니다. 특히 복잡한 알고리즘이나 데이터 처리 로직이 포함된 경우 더욱 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하고 더욱 강력하고 효율적인 테스트를 수행할 수 있는 방법이 있습니다. 바로 파이썬 Hypothesis를 활용한 속성 기반 테스트입니다.속성 기반 테스트란 무엇일까요?속성 기반 테스트는 코드의 기능을 구체적인 입력 값과 예상 결과를 통해 검증하는 기존의 단위 테스트와는 다른 방식입니다. 코드의 핵.. 2024. 11. 14.
데이터 시각화의 마법: Matplotlib과 Pandas를 활용한 강력한 조합 데이터 시각화의 마법: Matplotlib과 Pandas를 활용한 강력한 조합데이터 시각화는 복잡한 데이터를 이해하고 의미 있는 패턴을 발견하는 데 필수적인 도구입니다. 파이썬은 데이터 과학 분야에서 널리 사용되는 언어이며, Matplotlib과 Pandas와 같은 강력한 라이브러리를 제공하여 데이터 시각화 작업을 쉽고 효율적으로 수행할 수 있습니다.1, Matplotlib: 파이썬 데이터 시각화의 기본Matplotlib은 파이썬에서 가장 인기 있는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 다양한 차트 유형을 지원하며, 사용자 정의 옵션을 통해 시각화를 세밀하게 조정할 수 있습니다. Matplotlib의 기본 기능을 살펴보겠습니다.1.1, 기본 플롯 그리기python import matplotlib.p.. 2024. 11. 13.
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