워로디스

pandas가 헷갈리는 이유는 비슷한 대괄호 문법이 상황에 따라 다르게 해석되기 때문입니다. 핵심은 df[...]와 .loc[...]의 해석 기준이 서로 다르다는 점입니다.1. df[...]는 안에 들어온 값의 종류에 따라 의미가 달라진다df['Fare']'Fare'는 열 이름이므로 열 선택입니다.df[['Fare', 'Age']]열 이름들의 리스트이므로 역시 열 선택입니다.반면:df[df['Fare'] 먼저df['Fare'] 의 결과는 다음과 같은 Boolean Series입니다.0 True1 True2 False3 True...그리고 pandas는df[boolean_series]형태를 만나면 Boolean 값에 따라 행을 필터링합니다.따라서:df[df['Fare'] 은Fa..

value_counts()는 Pandas에서 범주형 데이터의 분포를 빠르게 확인할 때 가장 자주 쓰는 함수 중 하나입니다. 핵심은 보통 DataFrame 전체보다 특정 컬럼(Series)에 사용하는 경우가 훨씬 많다는 점입니다.1. 가장 기본적인 사용: 값별 개수 세기df['Sex'].value_counts()예:Sexmale 577female 314Name: count, dtype: int64해석:male이 577개female이 314개즉, SQL의 GROUP BY + COUNT()와 비슷한 용도로 생각하면 됩니다.SELECT Sex, COUNT(*)FROM dfGROUP BY Sex;Titanic처럼 범주형 변수가 있는 데이터에서 가장 흔하게 사용합니다.df['Survived'].val..

범주형 변수가 Red, Blue, Green 세 가지 값을 가진다고 해보겠습니다.원핫인코딩을 하면 다음처럼 표현됩니다.색상RedBlueGreenRed100Blue010Green001여기서 중요한 점은 세 열 중 두 열의 값만 알면 나머지 한 열도 자동으로 알 수 있다는 것입니다.예를 들어 Red 열을 제거하면:색상BlueGreenRed00Blue10Green01이제도 원래 범주를 완전히 구분할 수 있습니다.Blue=0, Green=0 → RedBlue=1, Green=0 → BlueBlue=0, Green=1 → Green즉, 첫 번째 범주의 열을 삭제한다고 해서 범주에 대한 정보가 사라지는 것은 아닙니다.삭제된 범주는 나머지 더미변수가 모두 0인 경우로 표현되며, 이를 기준 범주(reference ca..

Pandas에서 최빈값(mode) 은 .mode()으로 구합니다.import pandas as pds = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4])s.mode()결과:0 3dtype: int64값만 하나 꺼내려면:s.mode()[0]DataFrame 컬럼에서 구하기df["col"].mode()df["col"].mode()[0]단, 최빈값이 여러 개일 수 있기 때문에 .mode()는 항상 Series 형태로 반환합니다.예:s = pd.Series([1, 1, 2, 2, 3])s.mode()결과:0 11 2dtype: int64빈도수 자체도 확인하려면:df["col"].value_counts()가장 빈도가 높은 값 하나만 필요하다면:df["col"].value_counts()..

파일이나 바이너리 데이터를 내용 기반 식별자(Content ID) 로 만들고 싶다면 다음 구조가 가장 단순하고 실용적이다.Uint8Array ↓SHA-256 ↓앞 16바이트 사용 (128bit) ↓hex 또는 base64url 문자열1. 해시 알고리즘: SHA-256브라우저나 Web Crypto API를 사용할 수 있는 환경이라면 SHA-256이 무난하다.const digest = new Uint8Array( await crypto.subtle.digest("SHA-256", data));digest는 32바이트, 즉 256비트의 Uint8Array다.SHA-1도 단순 파일 식별 용도로는 우연 충돌 가능성이 충분히 낮을 수 있지만, 이미 암호학적 충돌 저항성이 깨진 알고리즘이다. 새 시스템이라면 ..