I/O (Input / Output) 말 그대로 프로그램 입장에서 들어오는 모든 데이터를 Input, 나가는 걸 Output이라고 한다. 스토리지로부터 파일을 불러오는 것도 input이고, 프로그램 결과를 스토리지에 저장하는 것 역시 ouput이라고 한다. 이 작업을 file I/O라고 통칭한다. 그 외에 키보드로 입력받는 걸 stdin이라고 하며, 반대로 모니터로 출력하는 걸 stdout이라고 한다. STDIN / STDOUT (Standard IN, Standard OUT) 이미 자주 사용하고 있는 input()과 print()가 여기에 해당된다. input()이 stdin이고, print()가 stout이다. python에서 stdin은 무조건 문자열 타입으로 들어오기 때문에 type casting..

예외처리 : 오류가 발생했을 때 어떻게 할지 정하는 것으로 파이썬은 오류를 무시하고 싶을 때 try, except를 사용하여 예외적으로 오류를 처리할 수 있도록 해준다. 흔한 오류의 종류 FileNotFoundError : 없는 파일을 열려고 할 때 ZeroDivisionError : 0으로 나누려할 때 IndexError : 리스트에서 얻을 없는 값(인덱스)을 부를 때 오류 예외 처리 기법 try, except문 기본 구조는 다음과 같다. try: … except [발생오류[as 오류 메세지 변수]]: … try 블록 수행 중 로류가 발생하면 except 블록이 수행되고, try 블록에서 오류가 발생하지 않는다면 except 블록은 수행되지 않는다. except [발생오류[as 오류 메세지 변수]]: ..

모듈 : 미리 만들어 놓은 .py파일 (함수, 변수, 클래스) 만들기 # mod1.py def add(a,b): return a + b 단순하다. 함수를 미리 만들어 놓는 것과 크게 다를 것이 없다. 불러오기 위 코드를 그대로 저장한 뒤, 다른 창에서 import를 활용해 저장해놓은 모듈을 불러올 수 있다. # hello.py import mod1 print(mod1.add(1,2)) 그럼 결과값이 3으로 나온다. 만약 mod1이란 모듈에 아래와 같이 함수가 무수히 많고, # mod1.py def add(a,b): return a + b def sub(a,b): return a - b def mid(a,b): return (a+b)/2 …(중략) 그 중 특정 부분만 불러오고 싶다면 from mod1 im..

생성자 (Constructor) : 인스턴스를 만들 때 호줓되는 매서드 객체에 초깃값을 설정해야 할 필요가 있을 때는 메서드를 호출하여 초깃값을 설정하기보다 생성자를 구현하는 것이 안전하다. 속성 추가 # Monster 클래스에 속성(체력, 공격력, 이동속도) 추가하기 class Monster: def __init__(self, health, attack, speed): self.health = health self.attack = attack self.speed = speed goblin = Monster(800, 120, 300) wolf = Monster(1500, 200, 350) __init__ : 인스턴스를 만들 때 반드시 호출되는 메서드로 가장 먼저 호출된다. 또한 self는 매게변수로 취급..

코호트 분석 데이터 분석 기법 중 하나로 코호트(동질 집단) 분석이 있다. 코호트란 특정 기간동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 분석하는 것을 말하는데 대표적인 분석 예시가 사용자 이탈률/패턴, 재구매율같은 것들이 있다. # 구매 횟수 기준 우수 고객 확인 retail.groupby('CustomerID').count()['Quantity'].sort_values(ascending=False) # 지불 금액 기중 우수 고객 확인 retail.groupby('CustomerID').sum()['CheckoutPrice'].sort_values(ascending=False) # 사용자 기준으로 최초 구매한 월 연산하기 ## Month : 구매월, MonthStarted : 사용자가 최초 구매한 ..

키워드 분석 : 저효율키워드 출력 노출수와 클릭수 상위 5%에 해당하는 키워드를 추출하는 작업을 통해 quantile함수를 활용한 95백분위수를 찾고 그 이상의 노출수를 추출, 상위 5%에 해당하는 키워드를 추출해보고자 한다. imp=df['노출수'] # quantile (default : 2사분위수(중앙값)) imp.quantile() # median - 중앙값 imp.median() # 최소값 imp.quantile(0) imp.min() # 최대값 imp.quantile(1) imp.max() quantile 함수는 분위수를 출력하는 함수로 default 값은 2사분위수이다. ※ 2사분위수 = 중앙값 물론 median이라는 중앙값만 호출할 수 있는 함수가 따로 있으나 수학 통계에서도 그렇듯 사분위수..

matplotlib을 이용한 Series 시각화를 통해 데이터 탐색을 해보고자 한다. import pandas as pd from pandas import DataFrame from pandas import Series import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib 한글 폰트 출력코드 # 출처 : 데이터공방( https://kiddwannabe.blog.me) import matplotlib from matplotlib import font_manager, rc import platform try : if platform.system() == 'Windows': # 윈도우인 경우 font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/W..

데이터 전처리 import pandas as pd from pandas import DataFrame from pandas import Series import matplotlib.pyplot as plt 네이버 검색광고 데이터를 read_excel 함수를 사용하여 파이썬에 불러와 DataFrame의 열 단위 수치연산 및 데이터 타입 다루는 것을 목표로 한다. # window의 경우 경로인식에러 발생 df=pd.read_excel('C:\Users\user\OneDrive\Desktop\marketing\NAVER.xls') read함수를 이용하여 데이터를 불러올 때 탐색창에 있는 주소를 그대로 복붙해오면 Error를 발생하는데 그 이유가 윈도우 탐색창은 \를 사용하고, 파이썬은 /을 사용하기 때문인데 ..