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[Python] 올림, 내림, 반올림(Ceil, Floor, Round) 이번 포스팅에서는 올림, 내림, 반올림(Ceil, Floor, Round)의 개념과 이를 수행하는 파이썬(Python) 함수를 구현해보자. 1. 반올림(Round) 2. 올림(Ceil) 3. 내림(Floor) 1. 반올림(Round) 1) 정의 반올림 과정은 여러 가지로 설명할 수 있겠지만 나는 0 또는 양수인 경우와 음수인 경우 2가지로 나누어 정의했다. Case 1) 0 또는 양수인 경우 먼저 반올림할 자리수를 정하고 해당 자리를 0으로 바꾸어 준다. 해당 자리에 있던 숫자가 5보다 크거나 같으면 다음 자리에 1을 더하고 그렇지 않다면 내버려 둔다. 예를 들어 양수 2.3을 소수점 첫째 자리에서 올림한다고 해보자. 그러면 올림과정은 아래와 같다. Case 2) 음수인 경우 음수의 경우에는 Case 1.. 2022. 4. 18.
[논문 리뷰] 6. Testing for A Unit Root in Time Series Regression 단위근 검정으로 (Augmented) Dickey-Fuller Test와 더불어 유명한 Phillips-Perron Test 검정이 있다. 이 검정 방법이 궁금해서 해당 논문을 읽어보고 그 내용을 정리했다. 이번 포스팅에서는 Phillips-Perron Test 검정의 바탕이 되는 논문 "Testing for A Unit Root in Time Series Regression"을 리뷰하고자 한다. 본 포스팅에서는 수식을 포함하고 있습니다. 티스토리 피드에서는 수식이 제대로 표시되지 않을 수 있으니 PC 웹 브라우저 또는 모바일 웹 브라우저에서 보시기 바랍니다. 목차는 다음과 같다. 0. Summary 1. Introduction 2. Preliminaries 3. The Models and Estimat.. 2022. 4. 17.
[Pandas] 25. 데이터(칼럼, 열) 변환 하기 (feat. columns, dtype, map, apply) 안녕하십니까?! 꽁냥이입니다. 이번 포스팅에서는 Pandas에서 데이터 칼럼(열)을 변환하는 방법에 대해서 알아보려고 합니다. 데이터 분석을 하는 경우 문자형 숫자(예 '1', '1.1' 등)를 숫자로 바꿔주는 데이터 타입(Type) 변환이 필요합니다. 또한 예측 모델링을 하는 경우 주어진 학습 데이터를 그대로 이용하기보다는 원(Raw) 데이터를 변환(로그 변환, 절대값 변환 등)하여 학습을 진행하기도 합니다. 따라서 이번 포스팅에서는 Pandas에서 이러한 데이터 칼럼(열)을 변환하는 방법을 소개합니다. 여기서 다루는 내용은 다음과 깉습니다. 1. 데이터 타입(Type) 변환 2. 데이터 칼럼에 수치 함수 적용 3. 데이터 칼럼에 내가 만든 함수 적용 1. 데이터 타입(Type) 변환 Pandas에서는.. 2022. 4. 16.
[Pandas] 24. 데이터프레임(Dataframe) 순회(loop)하기 - 행 방향 순회, 열 방향 순회 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 이번 포스팅에서는 판다스(Pandas)에서 데이터프레임을 순회하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 오늘 다루는 내용은 다음과 같습니다. 1. 행(row) 방향으로 순회하기 2. 열(column) 방향으로 순회하기 1. 행(row) 방향으로 순회하기 행 방향으로 순회하는 방법은 행 인덱스 이름(Index name)으로 순회하는 방법과 행 위치 번호로 순회하는 방법이 있습니다. 행 인덱스 이름(Index name)은 아래 데이터프레임에서 빨간 박스에 해당하는 인덱스 이름을 의미하며 행 위치 번호는 인덱스의 번째수를 나타내는 숫자이며 0부터 시작하여 1씩 증가합니다. 1) 행 인덱스 이름(Index name)으로 순회 먼저 데이터프레임(DataFrame)을 하나 만들어 줍니다. 이번 포.. 2022. 4. 15.
[Python] 파일 크기(용량, 사이즈) 확인하기 - 메가 바이트(MB), 기가 바이트(GB) 등 여러 단위로 파일 크기 확인하기 이번 포스팅에서는 파이썬(Python)에서 파일의 크기(용량, 사이즈)를 알아내는 방법을 알아보고자 한다. 1. 파이썬에서 파일 크기(용량, 사이즈) 확인하기 2. 여러 단위(MB, GB)로 파일 크기(용량, 사이즈) 확인하기 1. 파이썬에서 파일 크기(용량, 사이즈) 확인하기 사람이 코딩을 하다 보면 특정 파일의 크기(용량, 사이즈)를 알고 싶을 때가 있다. 파이썬에서는 os라는 모듈을 이용하면 쉽게 특정 파일의 크기(용량, 사이즈) 알 수 있다. 실제 파일 크기는 os.path.getsize 함수를 사용한다. 이 함수 인자에 파일 크기(용량, 사이즈)를 알고자 하는 파일의 경로를 넣어주면 된다. 그러면 이 함수는 바이트(Byte) 단위로 파일 크기(용량, 사이즈)를 알려준다. import os fil.. 2022. 4. 15.
[Modin] Pandas 보다 빠른 Modin 소개 이번 포스팅에서는 Pandas 보다 빠른 처리 속도를 자랑하는 Modin에 대해서 알아보고자 한다. Pandas는 내 주력 모듈(라이브러리)이다. 하지만 가끔 답답한 속도와 메모리 뻥튀기 현상 때문에 애를 먹은 적이 많다. R에서는 data.table이라는 라이브러리가 있어서 같은 기능이지만 Pandas보다 훨씬 빨라서 의아한 적이 있었다. R에서는 데이터 처리 속도를 향상시키기 위한 라이브러리들이 개발되었는데 도대체 파이썬에서는 Pandas를 대체할 뭔가가 없는지 찾아보다가 Modin이라는 친구를 만났다. 이게 기존 Pandas DataFrame과 호환이 잘되고 함수 사용법 또한 거의 같다고 한다. 뭔가 Modin이 획기적이라는 생각이 들어서 홈페이지 개발 문서를 보고 공부하면서 사용법과 Pandas와.. 2022. 4. 15.
[시계열 분석] 9. (Augmented) Dickey-Fuller Test(검정) with Python 이번 포스팅에서는 단위근 검정을 위한 대표적인 방법으로 Dickey-Fuller Test(검정)과 이를 확장한 Augmented Dickey Fuller Test(검정)에 대한 내용을 알아본다. 또한 Python(파이썬)을 이용하여 (Augmented) Dickey-Fuller Test(검정)을 어떻게 수행하는지 알아본다. 본 포스팅을 보기에 앞서 지난 포스팅에서 다룬 단위근 검정과 Dickey-Fuller Test에 대한 기본적인 내용을 읽으면 좋다. 여기서 다루는 내용은 다음과 같다. 1. Dickey-Fuller Test(검정) 2. Augmented Dickey-Fuller Test(검정) 3. (Augmented) Dickey-Fuller Test(검정) 장단점 4. Python 예제 본 포스팅.. 2022. 4. 14.
Plotly를 이용한 막대 그래프(Bar Chart, 바 차트) 꾸미기 - 색상, 테두리, 크기, 패턴 안녕하세요~ 오늘도 꽁냥이 인사드립니다. 이번 포스팅에서는 Plotly를 이용하여 막대 그래프(Bar Chart, 바 차트)를 꾸미는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 여기서는 막대 색상, 막대 테두리, 막대 크기 그리고 막대 안에 패턴을 넣는 방법을 소개하겠습니다. 본 포스팅을 읽기에 앞서 지난 포스팅에서는 Plotly를 이용하여 막대 그래프(Bar Chart, 바 차트)를 그리는 기본적인 방법을 소개했으니 먼저 보고 오시는 것을 추천드려요. Plotly를 이용한 막대 그래프(Bar Chart, 바 차트), 그룹 막대 그래프(Grouped Bar Chart, 그룹 바 차트) 그리고 스택 막대 그래프(Stacked Bar Chart, 스택 바 차트) 그리기 Plotly를 이용한 막대 그래프(Bar Chart.. 2022. 4. 9.
Plotly를 이용한 막대 그래프(Bar Chart, 바 차트), 그룹 막대 그래프(Grouped Bar Chart, 그룹 바 차트) 그리고 스택 막대 그래프(Stacked Bar Chart, 스택 바 차트) 그리기 어서 오세요. 꽁냥이입니다. 이번 포스팅에서는 Plotly를 이용하여 기본적인 막대그래프(Bar Chart, 바 차트)를 그리는 방법을 먼저 알아볼거예요. 그리고 심화학습(?)으로 그룹 막대 그래프(Grouped Bar Chart, 그룹 바 차트) 그리고 스택 막대 그래프(Stacked Bar Chart, 스택 바 차트)를 그리는 방법에 대해서 소개하겠습니다. 이번 포스팅을 보시기에 앞서 Plotly를 이용한 그래프 부가 요소를 다루는 방법을 지난 포스팅에서 다루었으니 먼저 읽고 오시는 것을 추천합니다. Plotly 그래프 부가 요소 꾸미기(배경색, 범례, 축, 타이틀) Plotly 그래프 부가 요소 꾸미기(배경색, 범례, 축, 타이틀) 안녕하세요~ 오늘도 꽁냥이 인사드립니다. 시각화에는 그래프 요소(선.. 2022. 4. 8.
Plotly 그래프 부가 요소 꾸미기(배경색, 범례, 축, 타이틀) 안녕하세요~ 오늘도 꽁냥이 인사드립니다. 시각화에는 그래프 요소(선 그림, 바 차트, 파이 차트 등)도 중요하지만 부가적인 요소도 잘 꾸며주면 좀 더 세련된 시각화 결과를 얻을 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Plotly에서 그래프 부가 요소 꾸미기(배경색, 범례, 축, 타이틀)는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 꽁냥이가 지난 포스팅에서 소개한 선 그래프(Line Chart, 라인 차트)를 그리는 방법을 소개한 내용이 있는데 이를 먼저 보고 오시는 것을 추천드립니다. Plotly의 원리와 선 그래프(Line Chart, 라인 차트) 하나 또는 여러개 그리기 Plotly의 원리와 선 그래프(Line Chart, 라인 차트) 하나 또는 여러개 그리기 반가워요~ 꽁냥이에요~ Plotly에서 동적인 그래프를 구현.. 2022. 4. 8.
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