무럭무럭자라라

시퀀스 자료형 = 문자열 & 리스트 : 순서가 있는 자료원소간의 순서가 존재한다는 것이 가장 큰 특징 = 인덱싱과 슬라이싱이 가능!e) a = 't', 'w', 'i', 'c', 'e'인덱싱/슬라이싱을 할 때 음수를 넣거나, 자리를 비우는 것도 가능!print('o'

딕셔너리 = 사전 : 짝꿍이 있는 자료형!e) '성' 과 '이름'{} 중괄호로 묶어서 표현{key : value} : key를 알면 value를 알 수 있음e) person = {'name' : 'Michael', 'age':10}del person'age'datas

함수 : 특정 기능을 수행하는 코드 or 들의 모임여러 일련의 절차를 한 번에 묶어서 관리하는 기능e) len() : 자료를 넣으면 그 자료의 길이를 알려준다int() : 정수형으로 변환해서 알려준다str() : 문자열로 변환해서 알려준다내장함수 : 개발자들이 이미 만

메서드 특정 자료에 대해 특정 기능을 하는 코드 (=함수) list의 활용! > my_dict = {"20대":"청년", "30대":"청년", "mz세대":"청년"} var1 = my_dict.keys() var2 = my_dict.values() print(var1,

import 키워드를 이용해서 모듈 사용 가능모듈 속 사용하려는 함수/변수의 사용법 확인점 표기법을 사용하여 모듈 사용.(dot)을 쓴 후 모듈 속 함수/변수 사용e) A모듈.B함수모듈 만들기 : 사용자 지정 모듈 제작 가능.py(파이썬 파일)로 만들 수 있다

e) 폴더(user) - 모듈(cal) - 함수 (plus())import 를 이용해서 폴더를 불러온 후, 함수 실행'from 모듈 import 함수' 사용: 함수/변수 사용시 .를 써주지 않아도 된다단! main.py에도 plus 함수가 있다면 충돌이 날 수 있다예제

NumPy : Numericla Python대규모 다차원(많은 2차원 이상의) 배열을 다룰 수 있게 도와주는 라이브러리 데이터의 대부분은 숫자 배열반복문 없이 배열 처리 가능 + 빠른 연산을 지원하고 메모리 효율적 사용 가능빅데이터 분석 등에 널리쓰이는 매우 강력한 라

pandas NumPy 기반 설계 시리즈 데이터와 데이터 프레임 NumPy의 array가 보강된 형태 Data와 Index를 가지고 있음 Series : values 를 ndarray 형태로 가지고 있음 > dtype인로 데이터 타입을 지정 가능! int.정수 -

데이터셋의 구조적인 이질성을 나타냄"구조화 데이터는 전체 데이터 중 5% 차지함. 비정형 데이터는 나머지 90% 이상의 데이터이다. 앞으로의 추세는 이 비율이 점점 늘어나는 것."준구조화 데이터? : XML, HTML다양한 요소에서 변화될 수 있음시간에 따른 데이터의