팬더 추천 순위
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1
윰스모르 판다 LED 무드등 타이머 취침등 수면등 판다A
20,000 원33%13,380원 -
2
LOZ 나노블럭 팬더 티 하우스
24,800원 -
3
퓨어몰링 팬다 극세사 파자마 팬다 캐릭터 잠옷 동물 수면잠옷
25,800 원11%22,800원 -
4
팬더 바오의하루 나노블럭 6종 세트
19,600 원5%18,600원 -
5
슐라이히 놀고 있는 새끼 판다 SL14734 2개
24,000 원18%19,510원 -
6
빚은 우유 팬더 백설기 4개입 냉동 320g 1개
9,900원 -
7
판다 팬더 캐릭터 신발 꾸미기 파츠 세트
15,000 원34%9,900원 -
8
아침향기 판다 미니어쳐 피규어 4종 세트 대 혼합색상
5,500원 -
9
사자크 국산 사계절 팬더동물잠옷 다양한사이즈 성인부터 키즈까지
40,000 원17%32,900원 -
10
모모자파 뽀송 팬더 욕실 발매트 하이팬더
28,000 원42%16,230원 -
11
이플스토리 귀여운 팬더 판다곰 내열 유리컵 400ml 대나무 유리 빨대 2종 택1 1세트 물구나무팬더 대나무 빨대
19,800 원28%14,060원 -
12
말랑마쥬 동물 캐릭터 후드 극세사 원피스 잠옷
26,900 원15%22,640원 -
13
원풍룽 차량용 숯먹는 탈취용품 동물인형 1개 판다
29,800 원43%16,900원 -
14
ANY마켓 아가판다 봉제인형 50cm 대형 수면 인형 여친 남친 선물 누워있는 아가판다
59,000 원47%31,250원 -
15
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20,000 원15%17,000원 -
16
모모자파 뽀송 팬더 욕실 발매트 쿨쿨팬더 1개
28,000 원39%16,900원 -
17
남성용 마켓에이 파일럿 판다 반팔 티
25,900 원78%5,690원 -
18
굿즈미 아빠와 아기 판다 귀여운 냉장고 마그네틱 아빠아기세트 1조
17,220 원46%9,220원 -
19
사자크 극세사 베이비팬더 동물잠옷 겨울용
25,000 원34%16,400원 -
20
여래숲 차량용 큐티 팬더 소품 장식품 8P세트
18,900 원16%15,800원 -
21
아침향기 판다 팬더 미니어쳐 피규어 4종 세트 혼합색상
3,250원 -
22
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14,980 원19%11,990원 -
23
슐라이히 놀고 있는 새끼 판다 SL14734 3개
36,000 원21%28,390원 -
24
더자카 포인트팬더 헤어밴드 Y377LBBI244 2개입
5,200 원11%4,600원 -
25
판다 손목밴드 곰 인형 혼합색상 23cm
6,400원 -
26
대나무 팬더 8종 세트 테라리움 화분 꾸미기 미니어처 피규어 8종 1세트
14,500 원17%12,000원 -
27
귀여운 팬더 판다 굿즈 장식 인형
7,980원 -
28
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30
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3,630원 -
36
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13,900 원43%7,900원 -
39
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18,000 원10%16,200원
팬더: 초보자를 위한 완벽한 안내서
팬더는 데이터 조작과 분석에 중점을 두는 파이썬 라이브러리로, 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 널리 사용됩니다. 본 글에서는 초보자들을 대상으로 팬더의 기초적인 개념과 활용법을 자세히 알아보겠습니다.
팬더란?
팬더는 파이썬으로 작성된 고성능 데이터 조작 도구이며, 행과 열로 이루어진 데이터 객체를 효율적으로 조작하고 분석할 수 있게 해줍니다. 주로 엑셀과 유사한 형태의 데이터프레임을 다루며, 대용량 데이터셋을 처리하기에 매우 효과적입니다.
팬더의 핵심 구성 요소
– 데이터프레임(DataFrame): 팬더의 핵심 구조로, 표 형태의 데이터를 담는다.
– 시리즈(Series): 데이터프레임의 열이나 행을 표현하는 단일 열 데이터 구조이다.
– 인덱스(Index): 행이나 열을 고유하게 식별하는 레이블이다.
– 조인(Join) 및 병합(Merge): 데이터프레임을 결합하는 데 사용되는 기능이다.
기초적인 팬더 기능
– 데이터 불러오기: 팬더는 다양한 포맷의 데이터를 불러올 수 있으며, CSV, 엑셀, SQL 데이터베이스 등을 지원한다.
– 데이터 조작: 데이터프레임 내의 행이나 열을 선택, 필터링, 정렬, 그룹화할 수 있다.
– 결측값 처리: 누락된 데이터를 처리하고 대체할 수 있는 기능을 제공한다.
– 데이터 시각화: 막대 그래프, 선 그래프, 히트맵 등 다양한 그래프를 그려 시각적으로 데이터를 분석할 수 있다.
팬더 사용 예시
팬더를 사용하여 간단한 데이터프레임을 생성하고 조작하는 예시를 살펴보겠습니다.
“`python
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
data = {‘이름’: [‘철수’, ‘영희’, ‘민수’],
‘나이’: [25, 30, 28],
‘성별’: [‘남’, ‘여’, ‘남’]}
df = pd.DataFrame(data)
# 데이터프레임 출력
print(df)
# 특정 열 선택
print(df[‘이름’])
# 나이 열의 평균 계산
print(df[‘나이’].mean())
“`
위 예시에서는 간단한 데이터프레임을 생성하고, 열을 선택하거나 평균값을 계산하는 방법을 보여줍니다.
팬더의 활용 분야
– 데이터 전처리: 데이터를 정제하고 변환하여 분석 및 모델링에 활용한다.
– 데이터 시각화: 다양한 그래프를 그려 시각적으로 데이터를 표현하며, 인사이트를 발견한다.
– 기계 학습: 팬더는 기계 학습 모델에 데이터를 공급하고 평가하는 데 효과적으로 사용된다.
팬더의 장점
– 사용이 간단: 직관적이고 쉬운 문법을 제공하여 빠르게 데이터를 다룰 수 있다.
– 성능 우수: 대용량 데이터셋을 처리할 때 높은 성능을 발휘한다.
– 다양한 기능: 데이터 조작, 시각화, 통계 분석 등 다양한 기능을 제공한다.
팬더의 한계
– 대규모 데이터셋 처리: 매우 대형 데이터셋의 경우 처리 속도가 느려질 수 있다.
– 메모리 사용량: 대용량 데이터를 처리할 때 메모리 사용량이 높아질 수 있다.
– 확장성: 다른 데이터베이스 시스템과 연동하기 어려울 수 있다.
팬더의 미래
팬더는 지속적으로 발전하고 있으며, 더 많은 기능과 성능 향상이 기대된다. 머신러닝 및 딥러닝 분야의 발전에 따라 팬더도 더 다양한 기능을 제공할 것으로 예상된다.
결론
팬더는 데이터 조작 및 분석에 필수적인 도구로, 데이터 과학 분야를 공부하거나 실무에서 데이터를 다루는 데 필수적이다. 초보자도 쉽게 접근할 수 있는 팬더의 기초적인 개념과 활용법을 숙지한다면, 데이터를 더 효율적으로 다룰 수 있을 것이다. 팬더를 사용하여 데이터의 진정한 가치를 발견하고 데이터로부터 통찰을 얻어보자.