Python 초심자를 위한 리스트 활용 및 데이터 분석 실습: Carly’s Clippers 프로젝트

핵심 기술

이 콘텐츠는 Python의 기초적인 리스트 활용법, 데이터 조작 및 분석 기법을 실제 프로젝트에 적용하는 과정을 상세히 다룹니다. 특히 리스트 컴프리헨션, sum(), len() 함수, range(len(list))를 활용한 인덱스 기반 반복 등의 핵심 개념을 실습합니다.

기술적 세부사항

• 데이터 구조: 세 개의 평행 리스트(hairstyles, prices, last_week)를 사용하여 헤어 살롱의 상품, 가격, 판매량 데이터를 관리합니다.
• 평균 계산: len() 함수를 사용하여 리스트의 항목 수를 세고, sum() 함수와 결합하여 평균 가격을 계산합니다.
• 가격 조정: 리스트 컴프리헨션을 사용하여 모든 헤어스타일 가격에서 $5를 차감합니다.
• 총 매출 및 일일 평균 매출 계산: range(len(list))를 이용한 인덱스 기반 반복문을 통해 각 헤어스타일의 가격과 판매량을 곱하여 총 매출을 계산하고, 이를 판매된 총 횟수로 나누어 일일 평균 매출을 산출합니다.
• 데이터 필터링: 가격 인하 후 $30 미만이 되는 헤어스타일을 식별하기 위해 리스트 컴프리헨션을 사용합니다.
• ** 코드 최적화**: 수동으로 리스트를 반복하며 합계를 구하는 대신 sum() 함수를 사용하여 코드를 간결화하는 방법을 보여줍니다.

개발 임팩트

• 기초 다지기: Python의 핵심 데이터 구조 및 제어 흐름(반복문, 조건문)에 대한 이해를 심화시킵니다.
• 효율적인 코드 작성: sum(), len(), 리스트 컴프리헨션과 같은 Python 내장 기능 및 구문을 활용하여 코드를 더 간결하고 효율적으로 작성하는 방법을 배웁니다.
• 문제 해결 능력 향상: 복잡해 보이는 문제를 작은 단위로 분해하고, 적절한 도구를 사용하여 해결하는 문제 해결 능력을 기릅니다.
• 코드 가독성: 리스트 컴프리헨션의 원리를 이해하고 적용함으로써 코드의 가독성과 유지보수성을 향상시킬 수 있습니다.

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