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파이썬으로 시작하는 게임 개발의 세계 🐍🎮안녕하세요! Python Game Dev 블로그의 두 번째 포스팅입니다. 지난번에는 숫자 맞추기 게임을 만들어보았는데요, 오늘은 조금 더 복잡하고 재미있는 퀴즈 게임을 만들어보겠습니다.오늘의 게임: 퀴즈 게임 🧠퀴즈 게임은 사용자에게 다양한 주제의 질문을 제시하고, 정답을 맞추는 게임입니다. 이번 게임에서는 다양한 파이썬 개념들을 활용하여 조금 더 구조화된 프로그램을 만들어볼 예정입니다.게임의 규칙 📜게임이 시작되면 플레이어에게 여러 주제 중 하나를 선택하도록 합니다.선택한 주제에 관련된 여러 질문이 순서대로 표시됩니다.각 질문마다 보기가 제시되고, 플레이어는 정답이라고 생각하는 보기의 번호를 입력합니다.모든 질문에 답하면 최종 점수가 표시됩니다.게임이 끝..

파이썬으로 시작하는 게임 개발의 세계 🐍🎮안녕하세요! Python Game Dev 블로그에 오신 것을 환영합니다. 이 블로그에서는 파이썬을 사용하여 재미있고 간단한 게임들을 만드는 방법을 소개해 드릴 예정입니다. 코딩을 처음 접하시는 분들도 따라하기 쉽게 설명해 드리겠습니다.오늘의 게임: 숫자 맞추기 게임 🎯오늘은 가장 기본적이면서도 재미있는 숫자 맞추기 게임을 만들어 보겠습니다. 컴퓨터가 1에서 100 사이의 숫자를 무작위로 선택하면, 플레이어는 그 숫자를 맞추는 게임입니다. 컴퓨터는 여러분의 추측이 정답보다 높은지 낮은지 힌트를 제공합니다.게임의 규칙 📜컴퓨터는 1부터 100 사이의 숫자를 무작위로 선택합니다.플레이어는 숫자를 추측하여 입력합니다.컴퓨터는 플레이어의 추측이 정답보다 높은지, 낮..

Polars 집중 해부 🔎 : Pandas와 비교분석, Polars를 선택해야 하는 이유데이터 분석의 새로운 강자, Polars! 도대체 왜 이렇게 핫할까요?지난 포스팅에서는 Polars 블로그의 시작을 알리고, 앞으로 어떤 내용을 다룰지 간략하게 소개해 드렸습니다. 이번 포스팅에서는 본격적으로 Polars의 핵심을 파헤쳐 보겠습니다. 특히, 많은 분들이 익숙하게 사용하시는 Pandas와 비교하여 Polars의 특징과 장점을 명확하게 짚어보고, 여러분이 왜 Polars를 주목해야 하는지 설득력 있게 전달해 드리겠습니다.1. Polars, 너는 누구냐? 🤔 (Polars 기본 개념)Polars는 한마디로 정의하자면 "Rust로 개발된, 빠르고 효율적인 DataFrame 라이브러리" 입니다. 20..

Polars 블로그에 오신 것을 환영합니다! 🚀더 빠르고 효율적인 데이터 분석의 세계로 여러분을 초대합니다.Polars, 왜 주목해야 할까요?혹시 Pandas를 사용하면서 데이터 처리 속도에 답답함을 느껴본 적 있으신가요? 대용량 데이터 앞에서 멈춰버리는 코드 때문에 밤샘 작업을 해보신 적은요? 이제 Polars가 여러분의 고민을 해결해 줄 수 있습니다.Polars는 Rust로 개발된 초고속 DataFrame 라이브러리입니다. Pandas보다 압도적으로 빠른 속도, 더욱 효율적인 메모리 사용량, 그리고 더욱 편리한 API를 제공하며 데이터 분석의 새로운 지평을 열고 있습니다.이 블로그는 무엇을 다룰까요?저희 Polars 블로그는 Polars에 대한 모든 것을 다룹니다. Polars를 처음 접하는 ..

* Polars란 무엇인가? 왜 Pandas 대신 Polars를 선택해야 할까? (Polars 소개 및 Pandas 비교) * Polars 시작하기: 설치 및 개발 환경 설정 완벽 가이드 (설치 방법 및 개발 환경 구축 안내)[Part 1: Polars 기본 다루기 (Polars 입문)] * 1.1. Polars DataFrame과 Series: 핵심 자료 구조 완벽 해부 * DataFrame, Series 개념 및 특징 * DataFrame, Series 생성 방법 (다양한 데이터 소스 활용) * DataFrame, Series 속성 및 데이터 타입 * Pandas DataFrame과의 비교 * 1.2. 데이터 불러오기 & 저장하기: 다양한 파일 형식 지원 * CSV 파일 불러오기 및..

Pandas와 Polars 비교: 장단점 분석Pandas와 Polars는 데이터 분석을 위한 두 가지 주요 라이브러리로, 각각의 장단점이 있습니다. Pandas는 데이터 분석을 처음 배우는 사용자에게 직관적이고 강력한 도구로 널리 사용됩니다. 그러나 대규모 데이터셋을 다룰 때는 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 반면, Polars는 Rust로 구현되어 있어 빠른 성능과 메모리 효율성을 자랑하며, 대용량 데이터 처리에 최적화되어 있습니다. 이러한 특성 덕분에 Polars는 데이터 과학자들 사이에서 점점 더 인기를 끌고 있습니다.Pandas는 직관적이고 강력한 기능을 제공하지만, 대용량 데이터 처리 시 성능이 저하될 수 있습니다. 이는 Pandas가 Numpy와 Mathplotlib을 기반으로 하여 설계되었..

판다스 merge로 데이터프레임 결합하기 데이터 분석 작업 중 여러 데이터프레임을 하나로 결합해야 하는 경우가 많습니다. 판다스의 merge 함수는 SQL의 JOIN과 유사한 방식으로 데이터프레임을 결합할 수 있게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 merge 함수의 다양한 사용법을 알아보겠습니다. merge 기본 사용법 import pandas as pd # 두 개의 샘플 데이터프레임 생성 df1 = pd.DataFrame({ 'employee_id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'Jane'], 'department': ['HR', 'IT', 'Sales', 'HR'] }) df2 = pd.DataFrame({ 'employee_id': [2, 3, ..

판다스 melt로 데이터프레임 재구조화하기 데이터 분석 과정에서 넓은 형식(wide format)의 데이터를 긴 형식(long format)으로 변환해야 할 때가 있습니다. 판다스의 melt 함수는 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 melt 함수의 사용법과 활용 예제를 살펴보겠습니다. melt 기본 사용법 import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({ 'Name': ['John', 'Mary', 'Peter'], 'Math': [90, 85, 78], 'Science': [95, 92, 88], 'History': [88, 90, 85] }) print("원본 데이터프레임:") print(df) # melt 적용 melte..

판다스 pivot으로 데이터 구조 재구성하기 데이터 분석 과정에서 데이터의 구조를 재구성해야 하는 경우가 종종 있습니다. 판다스에서는 pivot과 pivot_table 메서드를 통해 데이터프레임의 행/열 인덱스를 재지정하고 데이터를 회전(pivoting)할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 이들 기능의 활용법을 알아보겠습니다. pivot 기본 사용법 --------------- pivot은 행 인덱스와 열 인덱스를 지정하여 데이터프레임의 데이터를 회전시킵니다. import pandas as pd data = {'Name':['John', 'John', 'Mary', 'Mary'], 'Year':[2012, 2013, 2012, 2013], 'Value':[4, 5, 6, 7]} df = pd.DataFra..

판다스 transform으로 그룹별 변환 적용하기 판다스에서 groupby를 사용하면 데이터프레임을 그룹별로 나누어 연산을 수행할 수 있습니다. 이번에는 groupby와 함께 transform 메서드를 활용하여 그룹별로 변환을 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. transform이란? ------------ transform은 그룹 객체에서 호출할 수 있는 메서드입니다. 그룹별로 제공된 함수를 적용하고, 그 결과를 새로운 열에 할당합니다. 함수의 반환값은 그룹별로 구성되는 시리즈 혹은 데이터프레임입니다. 기본 사용법 -------- python import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'group': list('aabbcc'), 'value..