loc과 iloc의 차이, boolean mask로 행을 거르는 표준 패턴, 선택과 대입을 한 번에 하는 이유, datetime과 문자열을 벡터화로 다루는 .dt·.str 접근자, 그리고 apply를 최후의 수단으로 미뤄야 하는 이유를 정리했습니다.

pandas의 두 축인 Series와 DataFrame의 구조, 인덱스 정렬이라는 숨은 동작, CSV와 Parquet 읽기, 그리고 데이터를 받자마자 실행해야 할 다섯 줄의 점검 루틴을 정리했습니다.

Pandas 기초 시리즈가 누구를 위한 글인지, NumPy 기초 위에서 어떻게 이어지는지, 네 편의 진행 순서와 실습 환경을 정리한 0편입니다.

NumPy 배열의 생성과 reshape, 뷰와 복사의 차이, 집계의 방향을 정하는 axis, 그리고 크기가 다른 배열끼리 연산되는 브로드캐스팅 규칙을 정리했습니다.

NumPy 배열이 왜 빠르고 메모리를 효율적으로 사용하는지, vectorization과 dtype을 중심으로 정리합니다.

NumPy 기초 0편입니다. Numpy 관련 시리즈 소개와 실습 환경 준비를 다룹니다.

가상환경이 왜 필요한지부터 venv, pip, PyPI의 역할, conda와 uv 비교까지 정리한 내용입니다.

세아해암학술장학금 지원부터 면접까지, 준비하며 찾기 어려웠던 정보를 정리했습니다.