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ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (5):데이터 정렬 ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (5):데이터 정렬 이번 포스트에서는 pandas의 데이터 정렬 메서드에 대해서 알아보는 시간을 가지려 한다. 역시 ChatGPT를 통해 자료를 받아내서 해당 내용을 정리해 보았다. 데이터 정렬은 데이터 분석 및 처리 과정에서 데이터 탐색 및 이해하고 눈에 띄는 패턴이나 이상치를 발견하는 데 도움이 된다. 또한 등수 또는 순위 계산, 분포 파악, 이상치 탐지 탐색 등 분석 과정에서 사용될 수 있다. 데이터 정렬은 분석 과정에서 매우 기본적이면서도 중요한 단계로, 데이터의 특성을 이해하고, 효과적인 분석을 수행하기 위해 빈번히 사용된다. 예제 코드는 아래 데이터 프레임을 사용하도록 하겠다. import pandas as pd data = { '이름': ['..
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (4):DataFrame method ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (4):DataFrame method 이번 포스트에서는 ChatGPT로 Python pandas 라이브러리의 여러가지 method들에 대해서 알아보고자 한다. 필자도 pandas를 업무할 때 간간이 사용하는데, 이번에 이 포스트를 작성하면서 ChatGPT가 출력해 줘서 알게된 것도 있었다. 이번에는 모든 method를 정리해 보진 못했지만 추후에 다른 method와 property 들에 대해 정리해 봐야겠다. 그럼 pandas 라이브러리의 DataFrame의 method 몇 가지에 대해서 한번 알아보자. 우선 샘플 데이터로 사용할 데이터프레임은 이전 포스트에서 사용한 데이터프레임을 사용하겠다. import pandas as pd data = { '이름':..
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (3):데이터 선택 및 필터링 ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (3):데이터 선택 및 필터링 이번 포스트에서는 ChatGPT로 pandas에서 데이터 선택 및 필터링 관련된 내용을 답변 받아서 해당 내용을 정리해 보았다. 역시 ChatGPT의 플러그인인 Noteable을 함께 사용했으며, 간단한 샘플 코드와 함께 알아보자. 우선 샘플 데이터로 사용할 데이터프레임은 아래와 같다. import pandas as pd data = { '이름': ['철수', '영희', '민수', '수진', '호영'], '나이': [28, 24, 22, 32, 27], '성별': ['남', '여', '남', '여', '남'], '도시': ['서울', '대전', '부산', '광주', '서울'] } df = pd.DataFrame(data) 1..
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (2):데이터 불러오기/저장하기 ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (2) : 데이터 불러오기/저장하기 이번 포스트에서는 pandas에서의 데이터 불러오기/저장하기에 대해 알아보는 시간을 가져 보고자 한다. ChatGPT Noteable를 통해 관련 내용을 출력받아서 내용을 정리했는데, excel이나 DB 같은 샘플 예시가 없어서 인지 코드 작성하는 부분에서 오류가 나서 이번에는 Noteable을 사용하지 않고 ChatGPT만 사용했다. 그럼 이제 pandas를 활용하여 데이터를 어떻게 불러오고 저장하는지에 대해 알아보자. 우선 모든 코드에서는 pandas를 pd로 import 한 상태로 진행했다. import pandas as pd 데이터 불러오기 ✔ CSV 파일 불러오기 CSV(Comma Separated Values..
ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (1):소개/데이터 구조 ChatGPT로 Python pandas 알아보기 (1) : 소개/데이터 구조 이번 포스트에서는 ChatGPT로 Python의 pandas 모듈에 대해서 알아보는 시간을 가져 보고자 한다. ChatGPT의 Noteable 플러그인을 사용하여 ChatGPT에게 pandas에 대해 간단하게 설명해달라고 요청하고 그 내용을 정리, 추가 내용을 작성해서 정리해 보았다. 우선 ChatGPT에게 pandas 공부를 위한 자료를 생성해달라고 했을 때 아래와 같은 카테고리로 작성을 진행한다고 한다. Pandas 라이브러리 소개 Pandas의 주요 데이터 구조: Series와 DataFrame 데이터 불러오기와 저장하기 데이터 선택 및 필터링 데이터 정렬 데이터 그룹화 및 집계 결측치 처리 데이터 병합 및 조인 사실 해..
주식투자 전략:SRIM으로 적정주가 계산(feat. 저평가 주식) 주식투자 전략:SRIM으로 적정주가 계산(feat. 저평가 주식) 필자가 작성한 주식 관련된 포스트에서 계속 사경인 회계사님의 '재무제표 모르면 주식투자 절대로 하지마라'라는 책을 언급했었다. 주식 투자 초보자분들은 꼭 이 책을 읽는 것을 추천한다. 모든 내용을 이해하진 못 하더라도 주식 투자를 하고자 한다면 하면 안 되는 안 좋은 습관들은 모두 걸러낼 수 있을 거라 생각한다. 이전 포스트에서는 '영업이익*PER'을 사용한 적정 주가를 계산하는 방법을 소개했다면, 이번에는 사경인 회계사님께서 고안하신 SRIM에 대해서 소개해 보고자 한다. PER을 사용한 적정주가 계산방법은 아래 포스트에서 확인 가능하다. 2023.06.04 - [Little Investment] - 주식 적정주가 간단하게 계산해보기 주..
주식 적정주가 간단하게 계산해보기 주식 적정주가 간단하게 계산해보기 주식 종목을 선정하면서 검토해봐야 할 부분이 있다. 바로 적정주가이다. 적정주가를 계산해서 투자를 진행한다면 해당 주식이 현재 과대평가 되었는지, 아니면 저평가 되었는지 판단할 수 있으며, 이를 통해 매수 또는 매도할지 결정하는데 도움이 된다. 이는 리스크 관리에도 당연히 도움이 된다. 과대평가된 주식은 향후 가격이 하락할 가능성이 높아, 투자 위험이 증가한다. 반대로, 저평가된 주식은 가격 상승의 기회가 있어서 이를 통해 투자의 리스크를 줄일 수 있다. 더불어, 적정주가를 알면 향후 주가의 움직임에 대한 기대치를 설정하는 데 도움이 되며, 이는 장기 투자 전략을 수립하는 데 도움이 될 것이다. 물론, 투자 수익률을 예측하는 것에도 도움이 될 것이다. 적정주가를 계산하는..
ChatGPT로 Tailwind CSS 알아보기 ChatGPT로 Tailwind CSS 알아보기 이번 포스트에서는 필자가 가장 좋아하는 Tailwind CSS에 대해서 간단하게 알아보고자 한다. 필자가 적당히 정리해서 작성해도 되지만 ChatGPT를 통해 요약된 내용을 받아 정리해 보겠다. 노션에 따로 노트해놓은 내용들이 있긴 한데... 공부할 때 빨리빨리 작성해서 그런지 뭔가 건너뛴 부분이 좀 많기도 해서 복습 겸 살짝 공부해 보려 한다. Question Tailwind css에 대해서 설명해줘 Answer Tailwind CSS는 저수준의 유틸리티 기반의 CSS 프레임워크입니다. 이는 개발자가 빠르게 사용자 정의 디자인을 구축할 수 있도록 도와줍니다. Tailwind는 사전 정의된 디자인 템플릿이나 테마를 제공하지 않는 대신, 작은 단위의 유틸리티..
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