기윤 Data & Web

안녕하세요 데이터를 좋아하는 개발자 PGY입니다. 이번 포스팅에서는, 파이썬의 라이브러리 Numpy와 Pandas에 대해 알아보고, 서로 비교해 보려고 합니다. 1. Numpy란? * numpy의 대표적인 장점 2. Pandas란? * pandas의 대표적인 장점 3. 최종 비교 1. Numpy란?Numpy는 2005년에 구축된 라이브러리입니다. 기존 파이썬 Built-in기능으로 있던, List를 더 효율적으로 사용할 수 있게 만들어 놓은 라이브러리입니다. 우선 Numpy(넘파이)를 사용하기 위해서는, 다음과 같이 라이브러리를 import해야합니다.import numpy as np아나콘다를 설치 하지 않았다면, 아래와 같이 콘솔창에 입력을 해야합니다. 아나콘다를 설치 했으며, 현재 주피터노트북을 사용중..

관계형 모델에 대해 처음 접하는 사람들을 위해, 빠르고 쉽게 이해할 수 있도록 장단점과 특징을 설명한 게시물로, 깊은 전문지식과는 거리가 멀 수 있습니다. 관계형 모델 관계형 모델은 테이블 형태로 데이터를 관리하는 모델이다. (tabular view) 행과 열로 이루어져 있으며, 행은 record (데이터 단위) 열은 record의 속성 (attribute 라고도 불림)으로 구성된다. 테이블끼리는 "관계(relationship)"로 서로 연결된다. 위 그림은, 이해를 위해 그린 그림이다. ERD모델과는 다름. 각 테이블로 나누어 데이터를 저장하고, releationship을 통해서 연결된다는 특징을 설명하기 위함이다. 장점 (사람이 쓰기 편함) 구조 독립성 만족 (계층형 모델, 네트워크 모델, 파일시스템..

네트워크 모델에 대해 처음 접하는 사람들을 위해, 빠르고 쉽게 이해할 수 있도록 장단점과 특징을 설명한 게시물로, 깊은 전문지식과는 거리가 멀 수 있습니다. 네트워크 모델 네트워크 모델은 앞서 설명한 계층형모델과 비슷한 형태이나, 하나의 자식이 여러 부모를 가질 수 있다는 특징이 있다. 장점 개념이 단순하다 더 많은 relationship type을 다룰 수 있다. (1:M, M:N ...etc) 표준 정의가 잘되어있다. DDL(Data definition language) DML (Data manipulation language)를 포함한다. 단점 시스템이 복잡하여, 효율성이 낮다 (속도가 느리다) 데이터에 액세스하기 위한 Navigation system이 복잡하다. (데이터 액세스 Hard) 구조가 ..

계층형 모델에 대해 처음 접하는 사람들을 위해, 빠르고 쉽게 이해할 수 있도록 장단점과 특징을 설명한 게시물로, 깊은 전문지식과는 거리가 멀 수 있습니다. 계층형 모델 "계층"이라고 하면 아래와 같은 그림을 떠올릴 수 있다. 데이터 모델의 추상화정도가 낮았던 초기 데이터 모델이다. 데이터의 의미보다는, 그 구조에 초점을 두고 개발된 모형이다. 장점 Parent/Child 관계로 구성되어있어, 모델을 이해하기 쉽다는 장점과 데이터 무결성이 보장된다는 장점이있다. DBMS에 의해서 데이터 보안성이 강화되었고, 데이터를 공유하기가 쉬워졌다. 1:M 관계의 데이터 모델에 효과적이다 (일대다 관계) 단점 계층 구조에서 데이터를 찾는게 힘들다. (Navigation System이 hierarchical path에 ..

데이터 독립성, 구조독립성에 대해 처음 접하는 사람들을 위해, 빠르고 쉽게 이해할 수 있도록 작성한 게시물로, 깊은 전문지식과는 거리가 멀 수 있습니다. 데이터 독립성 data independence 데이터의 성질(ex, int -> float)이 변화 했다고, 데이터를 읽고 쓰는 프로그램을 새로 짜야한다는 것은 상당히 비효율적이다. 요즘 같이 Oracle, MySQL과 같은 관계형DB (RDB)가 보편화 되어있는 요즘에는 상상할 수 없는 일이다. 회사에서 고객 평점 정보를 (1, 2, 3, 4, 5점)으로 나누어서 보관하고 있다고 하자, 이는 정수형이다. 그런데 어느날, 운영팀에서 (1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5점)으로 세분화 해서 새로 보관하는게 경영에 도움이 될 것이라..