random.randrange(start, stop):
- Python의 random 모듈 중 하나
- start(포함)와 stop(제외) 사이의 범위에서 무작위로 선택된 정수를 반환
open(file_path, mode):
- Python에서 파일 열기
- mode
> "r": 텍스트 모드에서 읽기용으로 열기
> "rb": 바이너리 모드에서 읽기용으로 열기
> "w": 텍스트 모드에서 쓰기용으로 열기
> "wb": 바이너리 모드에서 쓰기용으로 열기
> "r+": 텍스트 모드에서 읽기 및 쓰기용으로 열기
> "rb+": 바이너리 모드에서 읽기 및 쓰기용으로 열기
fp.seek(offset, whence):
- 파일 객체에서 파일 포인터를 지정된 위치로 이동
- offset: 포인터를 이동할 바이트 수를 나타냄
- whence: 오프셋의 기준점을 나타냄
fp.write(data):
- 파일 객체에서 파일에 데이터 쓰기
- 문자열 또는 바이트열류 객체를 data 인수로 받아 파일 포인터의 현재 위치에 쓰기
fp.close():
- 파일 객체를 닫고 관련 시스템 리소스를 해제
os.path.getsize(file_path):
- Python의 os.path 모듈 중 하나
- file_path 인수로 지정된 파일의 크기를 바이트 단위로 반환
os.system(명령):
- Python의 os 모듈 중 하나
- 서브쉘에서 지정된 쉘 명령을 실행
Numpy
- 수학적 함수 모음 제공
- 배열 조작, 수학 연산, 선형 대수, 난수 생성 등을 위한 다양한 기능과 기능을 제공
Pandas
- 데이터 조작 및 분석에 사용
- 다양한 파일 형식의 데이터 읽기 및 쓰기, 데이터 정리, 필터링, 그룹화, 병합, 재구성 및 데이터 계산 수행을 위한 광범위한 기능을 제공
- 데이터 로드 방법
> read_csv(): 쉼표로 구분된 파일 읽어옴
> pandas.read_csv('[file_path/file_name.csv]')
> read_excel(): 엑셀 파일 읽어옴
> read_table(): 탭으로 구분된 파일 읽어옴
> read_fwf(): 구분자가 없는 파일 읽어옴
- 데이터 로드 시 옵션
> sep: 구분자 지정
> header: 컬럼 이름 지정
> index_col: index로 사용할 컬럼 지정
> encoding: 인코딩 지정
- 데이터 저장 방법
> to_csv: csv 파일로 저장
> to_excel: 엑셀 파일로 저장
> to_json: json 파일로 저장
> [data_name].to_csv('[file_path/file_name.csv]',[option])
Matplotlib
- 라인 플롯, 산점도, 막대 그래프, 히스토그램, 파이 차트, 히트맵 등을 포함한 다양한 플로팅 옵션을 제공
Statsmodels
- 통계 모델링 및 분석에 사용
- 회귀 분석, 시계열 분석, 가설 테스트, 통계 테스트, ANOVA, 데이터 시각화 등을 위한 기능을 제공
