2025 내일배움캠프 QAQC_2기 본캠프 8일차

안녕하세요~! 본캠프 8일차가 밝았습니다~

오늘부터 데이터 분석에 관한 튜터님들의 세션이 있는데 오늘은 손보미 튜터님께서 기초 쑥쑥 Python에 대해 알기쉽게 가르쳐주셨어요!

갈수록 더 어려워질텐데 빨리 습득하고 싶은 마음이 굴뚝같지만 어려워요 ㅜ.ㅜ

 

데이터 분석 파이썬 종합반 강의 1, 2주차를 들었습니다.

 

리스트, 튜플, 딕셔너리를 통해 우리는 무엇을 할 수 있을까요?

데이터를 담고, 정리하고, 꺼낼때 필요해요!

 

<리스트>

리스트란?

파이썬에서 가장 자주 사용되는 데이터 구조 중 하나입니다. 여러 항목들을 담을 수 있는 가변(mutable)한 시퀀스(sequence)입니다.

대괄호 [ ] 를 사용하여 리스트를 만들 수 있습니다.

리스트는 여러 값을 순서대로 담을 수 있습니다.

각 값은 쉼표로 구분되며, 대괄호 안에 들어갑니다.

# 1. 리스트 생성
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 2. 리스트의 기본 구조
print(my_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5]

 

1. 리스트의 인덱싱(Indexing)

리스트에서 특정 값에 접근하거나 일부분을 추출하는 방법에 대해 배웁니다.

인덱싱: 리스트에서 특정 위치의 값에 접근하는 방법

# 리스트 생성
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 첫 번째 요소에 접근하기
first_number = numbers[0]
print("First number:", first_number)

# 두 번째 요소에 접근하기
second_number = numbers[1]
print("Second number:", second_number)

# 마지막 요소에 접근하기
last_number = numbers[-1]
print("Last number:", last_number)

# 음수 인덱스를 사용하여 역순으로 요소에 접근하기
second_last_number = numbers[-2]
print("Second last number:", second_last_number)

 

2. 리스트의 다양한 메서드(Methods)

• append(): 리스트에 항목을 추가합니다.
• extend(): 리스트에 다른 리스트의 모든 항목을 추가합니다.
• insert(): 리스트의 특정 위치에 항목을 삽입합니다.
• remove(): 리스트에서 특정 값을 삭제합니다.
• pop(): 리스트에서 특정 위치의 값을 제거하고 반환합니다.
• index(): 리스트에서 특정 값의 인덱스를 찾습니다.
• count(): 리스트에서 특정 값의 개수를 세어줍니다.
• sort(): 리스트의 항목들을 정렬합니다.
• reverse(): 리스트의 항목들을 역순으로 뒤집습니다.

3. 리스트 값 삭제

# 리스트의 항목 삭제
del my_list[0]
print("첫 번째 항목 삭제 후 리스트:", my_list) 

# 리스트 내 값들의 모든 항목 제거
my_list.clear()
print("모든 항목 제거 후 리스트:", my_list) 

 

리스트 고급 사용법

1) 슬라이싱 : 리스트의 일부분을 추출하는 것

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 1. 일부분만 추출하기
print(my_list[2:5])   # 출력: [3, 4, 5]

# 2. 시작 인덱스 생략하기 (처음부터 추출)
print(my_list[:5])    # 출력: [1, 2, 3, 4, 5]

# 3. 끝 인덱스 생략하기 (끝까지 추출)
print(my_list[5:])    # 출력: [6, 7, 8, 9, 10]

# 4. 음수 인덱스 사용하기 (뒤에서부터 추출)
print(my_list[-3:])   # 출력: [8, 9, 10]

# 5. 간격 설정하기 (특정 간격으로 추출)
print(my_list[1:9:2]) # 출력: [2, 4, 6, 8]

# 6. 리스트 전체를 복사하기
copy_of_list = my_list[:]
print(copy_of_list)   # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 7. 리스트를 거꾸로 뒤집기
reversed_list = my_list[::-1]
print(reversed_list)  # 출력: [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

 

2) 정렬

sort() 메서드는 리스트의 항목들을 정렬하는 데 사용됩니다.

기본값은 False로 오름차순을 의미하며, True로 설정하면 내림차순으로 정렬됩니다.

 

<튜플>

1) 튜플이란?

변경할 수 없는(immutable) 시퀀스(sequence) 자료형으로, 여러 개의 요소를 저장하는 컨테이너입니다.

• 튜플은 리스트와 유사하지만, 한 번 생성된 이후에는 요소를 추가, 삭제, 수정할 수 없습니다.
• 이러한 특성으로 인해 파이썬에서 데이터를 보호하고 싶을 때 주로 사용됩니다.
• 튜플은 소괄호 ()를 사용하여 생성하며, 각 요소는 쉼표 ,로 구분됩니다.

2) 튜플 인덱싱, 슬라이싱

my_tuple = (1, 2, 3, 'hello', 'world')

print(my_tuple[0])      # 첫 번째 요소에 접근
print(my_tuple[-1])     # 마지막 요소에 접근
print(my_tuple[2:4])    # 인덱스 2부터 3까지의 요소를 슬라이싱

 

3) 튜플에서 자주 사용하는 메서드

count(): 지정된 요소의 개수를 반환합니다.

index(): 지정된 요소의 인덱스를 반환합니다.

4)튜플→리스트로 변경, 리스트→튜플로 변경

튜플을 리스트로 변경하려면 list() 함수를 사용하고, 리스트를 튜플로 변경하려면 tuple() 함수를 사용합니다.

# 튜플을 리스트로 변경하기
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
my_list = list(my_tuple)
print(my_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5]

# 리스트를 튜플로 변경하기
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_tuple = tuple(my_list)
print(my_tuple)  # 출력: (1, 2, 3, 4, 5)

 

<딕셔너리>

1) 딕셔너리란?

키-값 쌍의 데이터를 저장하는 자료구조로, 중괄호 {}로 둘러싸여 있으며 각 요소는 쉼표로 구분됩니다.

my_dict = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2',
    'key3': 'value3'
}

2) 딕셔너리에서 자주 사용되는 메서드

• keys(): 모든 키를 dict_keys 객체로 반환합니다.
• values(): 모든 값을 dict_values 객체로 반환합니다.
• items(): 모든 키-값 쌍을 (키, 값) 튜플로 구성된 dict_items 객체로 반환합니다.
• get(): 지정된 키에 대한 값을 반환합니다. 키가 존재하지 않으면 기본값을 반환합니다.
• pop(): 지정된 키와 해당 값을 딕셔너리에서 제거하고 값을 반환합니다.
• popitem(): 딕셔너리에서 마지막 키-값 쌍을 제거하고 반환합니다.

 

 

그리고 오늘은 아티클스터디를 하였습니다!

아티클 주제는 '데이터 시각화는 왜 중요할까?'입니다. https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1750/

데이터 시각화 101: 1 데이터 시각화는 왜 중요할까? | 요즘IT

재밌어서 금방 읽었어요! 다른 분들도 읽어보셨으면 해요!

• 요약 :
  1. 데이터 시각화 : 데이터에서 발견한 정보를 그래픽으로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것.
  2. 일상 속 데이터 시각화 예시 :
  • 네이버지도 : 지하철 노선도와 경로 정보가 색상과 그래픽으로 표현되어 사용자에게 직관적인 정보를 제공.
  • 태풍 경로 지도 : 태풍의 이동 경로와 강도를 시각적으로 나타내어 대중이 쉽게 이해할 수 있도록 한다.
  1. 시각 정보의 중요성 : 시각은 다른 감각보다 정보 처리 속도가 빠르며, 그래픽은 텍스트보다 60,000배 빠르게 처리된다는 연구 결과가 있다.
  2. 인사이트 발견의 용이성 : 시각화를 통해 데이터의 패턴이나 이상치를 쉽게 파악할 수 있다.
  3. 데이터 시각화 기반 의사결정
  • 많은 양의 데이터와 정보를 담을 수 있다.
  • 데이터 시각화를 이해하는 데 특별한 과학이나 통계 등의 교육은 필요하지 않다.
  • 우리의 뇌는 정보를 처리하는 데 탁월하다
  • 흥미로운 디자인으로 주제에 대한 관심을 끌고, 집중을 오래 유지할 수 있다.
• 주요 포인트  : 데이터 시각화의 중요성

• 사람은 시각을 통해 정보를 가장 빠르게 처리한다.
• 글보다 시각화된 정보가 인지와 판단에 훨씬 유리하다.
• 시각화를 통해 데이터에서 패턴이나 이상치를 쉽게 찾을 수 있다.
• 많은 정보를 시각화 안에 담을 수 있어 큰 그림을 파악하는 데 도움을 준다.
• 해석하는 데 특별한 교육이 필요하지 않기 때문에 많은 사람이 쉽게 데이터를 이해하고 정보를 찾을 수 있다.

오늘도 끝이 났네요! 수고 많으셨습니다~!~! 요즘 너무 졸린 것 같아요 ㅜㅜ 체력 관리 해야겠어요 쿄쿄 😭

그럼 내일 또 봅시다~!~!