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[데이터 분석] Pandas 라이브러리 ㅇPandas 라이브러리: Python 에서 데이터 분석과 조작을 위해 널리 사용되는 오픈소스 라이브러리효율적인 데이터 구조와 풍부한 기능을 제공하여 다양한 데이터 작업을 간단하게 수행할 수 있도록 도와준다. 주로 Series와 DataFrame이라는 두 가지 주요 데이터 구조를 사용하며, 데이터 처리 속도를 크게 향상시키는 것이 특징이다.  [Pandas의 주요 데이터 구조 2가지]1. Series: 1차원 배열로, 인덱스를 포함하는 데이터 구조리스트나 딕셔너리를 기반으로 생성할 수 있으며, 데이터와 인덱스를 함께 저장한다import pandas as pd# 리스트를 기반으로 Series 생성data = [10, 20, 30]series = pd.Series(data, index=['A', 'B', '.. 2024. 12. 15.
MySQL의 스토리지 엔진(InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Archive) MySQL의 스토리지 엔진(Storage Engine)은 데이터베이스에서 데이터를 저장하고 관리하는 방식을 정의하는 핵심 구성 요소이다. 각 스토리지 엔진은 고유한 특성과 기능을 제공하여 다양한 요구사항과 사용 사례에 맞춰 최적의 성능과 기능을 제공할 수 있도록 한다. MySQL은 여러 스토리지 엔진을 지원하여 사용자가 필요에 따라 적합한 엔진을 선택할 수 있도록 한다. 스토리지 엔진의 주요 특징데이터 저장 방식각 스토리지 엔진은 데이터를 저장하는 방식이 다르다. 예를 들어, 일부 엔진은 행 기반 저장을 사용하고, 다른 엔진은 열 기반 저장을 사용할 수 있다.트랜잭션 지원 여부모든 스토리지 엔진이 트랜잭션을 지원하는 것은 아니다. 트랜잭션 지원 여부는 데이터의 일관성과 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을.. 2024. 10. 5.
데이터 파싱이란?(feat. CSV, XML, JSON, YAML과 AJAX) https://claremont.tistory.com/entry/AJAX%EC%99%80-CSV-XML-JSON-YAML AJAX와 CSV, XML, JSON, YAML"데이터를 저장하고 전송하기 위한 포맷을" 알아볼 거다. 각각의 포맷은 데이터 표현 방식과 사용 목적에 따라 장단점이 있어서, 필요에 맞는 포맷을 선택하는 게 중요하다. 이번 포스팅에서는claremont.tistory.com이전의 포스팅에서는 데이터를 저장하고 전송하기 위한 포맷을 알아보았다. 각각의 포맷은 데이터 표현 방식과 사용 목적에 따라 장단점이 있어서, 필요에 맞는 포맷을 선택하는 것이 중요하다. 이번 포스팅에서는 대표적인 데이터 포맷인 CSV, XML, JSON, YAML의 데이터 파싱에 대해서 알아보고, 각 포맷의 예시를 통해.. 2024. 10. 4.
AJAX와 CSV, XML, JSON, YAML "데이터를 저장하고 전송하기 위한 포맷을" 알아볼 거다. 각각의 포맷은 데이터 표현 방식과 사용 목적에 따라 장단점이 있어서, 필요에 맞는 포맷을 선택하는 게 중요하다. 이번 포스팅에서는 대표적인 데이터 포맷인 CSV, XML, JSON, YAML 그리고 AJAX에 대해 살펴보겠다. ㅇCSV(Comma-Separated Values): 콤마 기준각 행은 레코드를 나타내며, 각 필드는 쉼표로 구분된다. 주로 스프레드시트 프로그램이나 데이터베이스 간의 데이터 이동에 사용된다.이름,나이,직업,도시홍길동,30,개발자,서울김철수,25,디자이너,부산이영희,28,마케터,대구장점단순성: 구조가 간단하여 작성과 읽기가 용이하다.호환성: 대부분의 데이터 처리 도구와 프로그램에서 지원된다.경량성: 불필요한 메타데이터가 없어.. 2024. 10. 4.

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