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[Python] 조건 관련 메서드 ■ 조건에 맞는 데이터 필터링df.loc[조건]특정 조건에 맞는 행 전체 선택df.query(문자열_조건)문자열로 표현된 조건을 입력하여 데이터프레임을 필터링■ 특정 조건의 값 변경df.mask(조건, 값)조건이 True 인 위치의 값을 지정된 '값'으로 변경df.where(조건, 값)조건이 False 인 위치의 값을 지정된 '값'으로 변경, True 인 값은 그대로 유지■ 조건에 따라 값 할당 (새로운 열 추가)np.where(조건, 참일때 값, 거짓일때 값)조건이 참일 때, 거짓일 때 각각 다른 값을 반환하여 새로운 열 생성엑셀의 IF 문, SQL 의 IF 문 사용 방식과 유사np.select(조건_리스트, 값_리스트)여러 개의 조건을 순차적으로 확인하고, 각 조건에 맞는 값을 할당Series.cas.. 2025. 10. 1.
[Python] PyTorch & PySpark □ PyTorch & PySparkPyTorch 는 딥러닝 모델 개발에 특화된 라이브러리PySpark 는 빅데이터를 분산 환경에서 처리하기 위한 도구구분PyTorchPySpark주요 목적딥러닝 모델 개발 및 훈련빅데이터 처리 및 분석핵심 기능GPU 가속 텐서 연산, 동적 계산 그래프분산 컴퓨팅, 대규모 데이터셋 처리데이터 크기단일 장비 메모리에 로드될 수 있는 데이터메모리를 초과하는 초대규모 데이터셋처리 방식주로 단일 노드(Node)에서 훈련 및 추론여러 컴퓨터 클러스터에 분산하여 병렬 처리사용자딥러닝 연구원, AI 개발자데이터 엔지니어, 빅데이터 분석가(*출처 : 구글 제미나이)□ PyTorch & PySpark 사용예를 들어, 수십억 개의 이미지를 분류하는 프로젝트를 실행한다고 가정한다면,PySpar.. 2025. 10. 1.
[Python] df.clip() / np.clip / torch.clamp() □ Pandas 의 df.clip()Pandas 의 clip() 메서드는 DataFrame 이나 Series 의 값을 제한하는 데 사용데이터 정리 및 이상치(outlier) 처리에 유용"""DataFrame.clip(lower=None, upper=None, axis=None, inplace=None)"""import pandas as pddata = {'A': [1, 5, 10, 15], 'B': [20, 25, 5, 0]}df = pd.DataFrame(data)print(f"원본 DataFrame:\n{df}")# DataFrame의 값을 5와 10 사이로 클리핑clipped_df = df.clip(lower=5, upper=10)print(f"\n클리핑된 DataFrame:\n{clipped_df.. 2025. 10. 1.
[Python] 매직 명령어 : %%, % 주피터 노트북(Jupyter Notebook), IPython 등의 환경에서 사용하는 매직 명령어에는 2가지가 있다고 한다. %% (셀 매직 명령어)전체 코드 셀에 영향을 미치는 명령어다른 언어(예: 셀 스크립트, HTML, SQL)로 코드를 작성할 때 사용셀의 내용을 파일로 저장할 때 사용% (라인 매직 명령어)명령어 뒤에 오는 한 줄에만 영향을 줌외부 파이썬 스크립트 실행, 변수 목록 확인, 특정 명령어 한 줄의 실행 시간 측정(*출처: 구글 제미나이) 2025. 9. 28.

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