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python-for-data-science

python-for-data-science는 ecole42의 Python 데이터 사이언스 학습 프로젝트로, 기본 Python 문법부터 NumPy, Pandas를 활용한 데이터 처리, 객체지향 프로그래밍까지 단계별로 학습한다. 4개 모듈을 통해 Python 기초, NumPy 배열 처리 및 이미지 처리, Pandas 데이터 분석 및 시각화, 객체지향 프로그래밍(추상 클래스, 다중 상속, 연산자 오버로딩), 함수형 프로그래밍(클로저, 데코레이터) 등을 실습한다

Python
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개요

Python 데이터 사이언스를 위한 학습 프로젝트다. 기본 Python 문법부터 NumPy, Pandas를 활용한 데이터 처리, 객체지향 프로그래밍까지 단계별로 학습할 수 있도록 구성되어 있다.

프로젝트 구조

Python - 0 Starting

Python 기초 문법과 자료구조를 다루는 모듈이다.

  • ex00: 리스트, 튜플, 집합, 딕셔너리 등 기본 자료구조 사용법
  • ex01: 시간 포맷팅 (format_ft_time.py)
  • ex02: 타입 검사 (find_ft_type.py)
  • ex03: NULL 값 처리 (NULL_not_found.py)
  • ex04: 타입 판별 (whatis.py)
  • ex05: 빌딩 클래스 (building.py)
  • ex06: 문자열 필터링 (filterstring.py, ft_filter.py)
  • ex07: SOS 모스 부호 변환 (sos.py)
  • ex08: 데이터 로딩 (Loading.py)
  • ex09: Python 패키지 빌드 및 배포 (setup.py, ft_package)

Python - 1 Array

NumPy를 활용한 배열 처리 및 이미지 처리 모듈이다.

  • ex00: BMI 계산 (give_bmi.py) - 키와 몸무게 리스트를 받아 BMI를 계산하고 제한값을 적용
  • ex01: 2D 배열 슬라이싱 (array2D.py) - NumPy를 사용한 2차원 배열 처리
  • ex02: 이미지 로딩 (load_image.py) - NumPy를 사용한 이미지 파일 로딩
  • ex03: 이미지 줌 (zoom.py) - 이미지 확대/축소 처리
  • ex04: 이미지 회전 (rotate.py) - 이미지 회전 처리
  • ex05: 이미지 필터링 (pimp_image.py) - 이미지에 다양한 효과 적용

Python - 2 DataTable

Pandas를 활용한 CSV 데이터 처리 및 시각화 모듈이다.

  • ex00: CSV 파일 로딩 (load_csv.py) - Pandas를 사용한 CSV 파일 읽기
  • ex01: 기대 수명 시각화 (aff_life.py) - Matplotlib을 사용한 국가별 기대 수명 그래프
  • ex02: 인구 데이터 처리 (aff_pop.py) - 인구 데이터 분석 및 시각화
  • ex03: 기대 수명 예측 (projection_life.py) - 소득과 기대 수명 데이터를 활용한 예측

Python - 3 OOP

객체지향 프로그래밍 개념을 다루는 모듈이다.

  • ex00: 추상 클래스와 인터페이스 (S1E9.py) - ABC 모듈을 사용한 추상 클래스 구현
  • ex01: 다중 상속 (S1E7.py, S1E9.py) - 다중 상속과 메서드 해결 순서(MRO)
  • ex02: 다이아몬드 문제 (DiamondTrap.py) - 다중 상속에서 발생하는 다이아몬드 문제 해결
  • ex03: 연산자 오버로딩 (ft_calculator.py) - 매직 메서드를 사용한 연산자 오버로딩
  • ex04: 고급 연산자 오버로딩 (ft_calculator.py) - 더 복잡한 연산자 오버로딩 예제

Python - 4 Dod

기타 고급 Python 개념들을 다루는 모듈이다.

  • ex00: 통계 함수 (statistics.py) - 평균, 중앙값, 사분위수, 표준편차, 분산 계산
  • ex01: 클로저와 함수형 프로그래밍 (in_out.py) - 외부 함수와 내부 함수를 사용한 클로저 구현
  • ex02: 데코레이터와 호출 제한 (callLimit.py) - 함수 호출 횟수 제한 데코레이터
  • ex03: 학생 관리 시스템 (new_student.py) - 클래스를 활용한 학생 정보 관리

주요 기능

데이터 처리

  • NumPy를 활용한 다차원 배열 처리
  • Pandas를 활용한 CSV 데이터 로딩 및 분석
  • 이미지 처리 및 변환

통계 분석

  • 기본 통계량 계산 (평균, 중앙값, 표준편차 등)
  • 데이터 시각화 (Matplotlib)

객체지향 프로그래밍

  • 추상 클래스와 인터페이스
  • 다중 상속 및 MRO
  • 연산자 오버로딩
  • 클로저와 데코레이터

사용된 주요 라이브러리

  • NumPy: 배열 처리 및 수치 연산
  • Pandas: 데이터프레임 처리 및 CSV 파일 읽기
  • Matplotlib: 데이터 시각화

실행 방법

각 모듈의 tester.py 파일을 실행하여 해당 연습 문제를 테스트할 수 있다.

# 예시: BMI 계산 모듈 테스트
cd "Python - 1 Array/ex00"
python tester.py

학습 목표

이 프로젝트를 통해 다음을 학습할 수 있다:

  1. Python 기본 문법 및 자료구조
  2. NumPy를 활용한 배열 처리
  3. Pandas를 활용한 데이터 분석
  4. 객체지향 프로그래밍 개념
  5. 함수형 프로그래밍 기법
  6. Python 패키지 빌드 및 배포

참고사항

  • 각 모듈은 독립적으로 실행 가능하다
  • tester.py 파일을 통해 각 모듈의 기능을 테스트할 수 있다
  • 일부 모듈은 CSV 파일이나 이미지 파일이 필요하다
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