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Python

Vega를 사용해 차트를 만드는 5가지 방법 (HTML 제외) HTML 외에도 Vega를 사용하여 그래프를 그리는 방법은 여러 가지가 있습니다. Vega는 다양한 환경에서 사용할 수 있는 도구와 라이브러리를 제공합니다. 아래는 Vega를 활용할 수 있는 다른 방법들입니다.방법주요 사용 환경장점Vega CLI명령줄빠르게 그래프 파일 생성. 서버 사이드 작업에 적합.Python (Altair/Vega)데이터 분석Python의 데이터 분석 도구와 통합 용이.Node.js서버 환경동적으로 그래프 생성 및 파일 출력 가능.Jupyter Notebook데이터 실험데이터 분석 및 시각화를 실시간으로 확인 가능.Vega Editor브라우저실시간 수정 및 시각화 확인. 개발 초기 실험에 적합.  1. Vega CLI (명령줄 인터페이스)Vega CLI를 사용하면 그래프를 직접 생성.. 더보기
Python : 네이밍 규칙, 코드 가독성과 유지보수성을 높이는 방법 이미 작성된 코드를 분석하다보면 네이밍 규칙이 잘 지켜지지 않은 코드들을 자주 보게됩니다. 프로그래밍 언어마다 약간씩 네이밍 규칙이 다르기 때문에 이런 실수가 간간히 발생할 수 있습니다. 그래서 오늘은 파이썬의 네이밍 규칙을 정리해 보려고 합니다.  1. 네이밍 규칙이 중요한 이유Python에서 네이밍 규칙은 코드의 가독성과 유지보수성을 높이는 핵심 요소입니다. 일관된 네이밍은 협업과 디버깅을 쉽게 만들어 주며, Python 스타일 가이드(Python Enhancement Proposal 8, PEP 8)를 기반으로 표준화된 코드를 작성할 수 있도록 돕습니다. 2. Python 네이밍 규칙 개요아래는 PEP 8에서 권장하는 주요 네이밍 규칙입니다.  • 변수(variable): 소문자와 밑줄(snake_.. 더보기
Python : Python의 Plotly Express로 데이터 시각화 배우기 Plotly Express란?Plotly Express는 Python의 Plotly 라이브러리에서 간단하고 직관적인 데이터 시각화 기능을 제공하는 모듈입니다. 데이터를 시각화하는 과정을 최소화하며, 단 몇 줄의 코드로 강력한 대화형 그래프를 생성할 수 있습니다. 특히 pandas 데이터프레임과 원활히 연동되어 데이터 분석과 시각화를 빠르게 진행할 수 있다는 점이 큰 장점입니다. Plotly Express의 주요 특징 간단한 사용법: 단일 함수 호출로 대화형 그래프 생성.자동 데이터 매핑: 컬럼 이름 기반으로 축, 색상, 크기 등 자동 할당.다양한 차트 지원:• Scatter Plot, Line Chart, Bar Chart• Box Plot, Violin Plot, Histogram 등대화형 기능:• 줌.. 더보기
Python : 리스트 컴프리헨션(List Comprehension) 완벽 가이드 파이썬의 리스트 컴프리헨션(List Comprehension)은 간결하고 우아한 방식으로 리스트를 생성하고 변환할 수 있게 해줍니다. 이 블로그에서는 리스트 컴프리헨션의 개념, 사용 사례, 다양한 구현 방법을 예제와 함께 살펴보겠습니다. 리스트 컴프리헨션이란? 리스트 컴프리헨션은 기존의 iterable(반복 가능한 객체)의 각 요소에 표현식을 적용하여 새로운 리스트를 생성하는 구문입니다. 리스트 생성과 변환을 한 줄의 코드로 결합할 수 있습니다. 문법:[표현식 for 항목 in 반복가능객체 if 조건]표현식: 각 항목에 적용할 변환식 또는 출력값.항목: 반복 가능한 객체에서 추출한 요소.반복가능객체: 리스트, 튜플, 문자열 등 반복 가능한 데이터.조건 (선택적): 조건을 만족하는 항목만 포함.기본 예제 .. 더보기
Python : Pandas 기본 - DataFrame #1 pandas는 Python에서 데이터 분석과 조작을 위해 널리 사용되는 라이브러리입니다. 특히, DataFrame은 pandas의 핵심 데이터 구조로, 구조화된 데이터를 직관적이고 효율적으로 다룰 수 있게 해줍니다. 1. DataFrame의 정의 DataFrame은 행(row)과 열(column)로 구성된 2차원 데이터 구조입니다. 이를 테이블 형태로 생각하면 쉽습니다. 각 열은 특정 데이터 유형을 가지며, 행은 레이블로 식별됩니다. 주요 특징:레코드 기반: 각 행은 레코드를 나타냅니다.열 기반: 각 열은 데이터를 설명하는 속성을 나타냅니다.레이블 지원: 행과 열 모두 레이블을 지정할 수 있어, 인덱스 및 컬럼명을 통해 데이터를 쉽게 접근 가능합니다. 2. DataFrame의 중요성데이터 조작의 용이성:.. 더보기
Python : Pandas 를 이용한 엑셀 작업 예제 CSV를 읽어 피봇 테이블을 만들고 값에 따라 Color Scale 을 적용하는 업무는 자주 있는 일입니다.  이 블로그에서는 Pandas를 사용하여 위와 같은 복잡한 요건을 처리하는 예제를 작성해 봅니다.요건 :  CSV 파일에는 아래와 같은 컬럼이 있다고 가정합니다. 특정 페이지에 링크된 리소스 파일들(html, css, js 등)의 이름과 최적화 전후 파일크기와 감소량을 보여줍니다.PageName, fileName, before, after, gz_before, gz_after, saving, gz_saving 한 페이지에는 여러 리소스들이 존재하고, 여러 페이지에 공통으로 존재하는 파일들도 많기 때문에 리소스 파일이름(fileName) 으로 그룹핑하여  특정 파일에 어떤 페이지들이 얼마만큼 최적화.. 더보기
Python : 고차함수(Higher-Order Function) 개념정리 1. 고차함수란? 고차함수(Higher-Order Function)는 하나 이상의 함수를 인수로 받거나, 함수를 반환하는 함수를 의미합니다. 파이썬은 함수를 1급 객체(First-Class Citizen)로 취급하기 때문에, 함수 자체를 변수처럼 전달하거나 반환할 수 있습니다. 이를 통해 코드의 재사용성과 가독성을 높이고, 함수형 프로그래밍 스타일을 구현할 수 있습니다. 2. 주요 고차함수 (1) map() map() 함수는 반복 가능한 객체(iterable)의 각 요소에 특정 함수를 적용하여 새 객체를 반환합니다.  • 구문: map(function, iterable) • 예제:# 모든 리스트 요소를 제곱하는 예제numbers = [1, 2, 3, 4, 5]squared = map(lambda x: x.. 더보기
Python: 일급함수(first-class Functions) 개념 정리 1. 일급 함수란?프로그래밍 언어에서 함수가 일급 객체(First-Class Citizen)로 취급된다는 것은, 함수를 변수처럼 다룰 수 있고, 함수에 다른 함수나 데이터를 전달하거나 반환값으로 사용할 수 있다는 의미입니다. 파이썬은 함수형 프로그래밍을 지원하며, 함수 자체를 일급 객체로 취급합니다. 2. 일급 함수의 주요 특징일급 함수로서의 함수는 다음과 같은 특징을 가집니다:변수에 함수 할당이 가능함함수를 다른 함수의 인자로 전달 가능함함수를 다른 함수의 반환값으로 사용할 수 있음데이터 구조에 저장 가능함3. 일급 함수의 특성에 대한 예제 1. 변수에 함수 할당 파이썬은 함수도 하나의 객체로 취급하므로, 함수를 변수에 할당하면 해당 변수를 함수처럼 사용할 수 있습니다.#factorial 예제def f.. 더보기

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