inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

판다스7 - [심화] 시계열 데이터2

pd.Timedelta() 에서 pd의 의미

해결된 질문

163

wsyang

작성한 질문수 48

0

pd.Timedelta() 이외에 여러 함수들을 보면 맨앞에 pd를 붙이던데, 이것이 의미하는 바가 무엇인가요?

 

단순 len()이나 sum() 같은 함수는 pd 안붙이고 사용하는데,

pd를 붙이는 것과 안붙이는 것 구분을 어떻게 생각하면 편한가요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

pd -> 판다스 내 함수

pd 없는 것 -> 파이썬 함수

입니다.

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님께서 질문하신 pd.Timedelta()에서 pd의 의미에 대해 설명드리겠습니다.

pd는 pandas라는 파이썬에서 데이터 조작 및 분석을 위한 라이브러리를 의미합니다. 일반적으로 pandas를 불러올 때, import pandas as pd와 같은 방식으로 불러오게 됩니다. 이는 pandas라는 긴 이름 대신 pd라는 약칭을 사용하여 코드 작성 시 편리함을 더해주는 역할을 합니다. 따라서 pd.Timedelta()와 같은 형태는 pandas의 모듈 내에 있는 Timedelta 객체를 사용하는 것을 의미합니다.

반면에 len()나 sum()과 같은 함수는 파이썬의 기본 내장 함수로, 별도의 모듈 임포트 없이 사용할 수 있는 함수입니다. 이러한 내장 함수들은 일반적으로 특정 라이브러리에 종속되지 않으며, 직접적으로 사용 가능합니다.

pd와 같은 특정 앞부분을 붙여 사용하는 함수와 그렇지 않은 함수를 구분하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. 내장 함수 여부: len(), sum(), max() 등은 파이썬에서 기본적으로 제공하는 내장 함수이기 때문에 별도의 라이브러리를 불러올 필요 없이 사용합니다.

  2. 라이브러리 함수 여부: pd.Timedelta(), pd.DataFrame(), np.array() 등은 pandas, numpy 등 특정 라이브러리 안에 정의된 함수/클래스입니다. 이러한 함수들은 해당 라이브러리의 기능을 사용하고자 할 때 import로 불러와 사용합니다.

질문에 대한 유용한 정보를 제공하는 기존의 게시물을 소개해 드립니다. “pd 사용법 등에 관한 설명”을 통해 pandas 코드를 작성하는 방법 및 용어에 대한 추가적인 설명을 확인하실 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

기출 7회 작업형2 평가지표 문의드립니다.

0

5

2

수강연장 문의 드립니다!

0

7

1

수강연장 문의드립니다

0

7

1

작업형2모의문제3_updated2026.10

0

22

2

작업형2 모의문제3_updated2026.10

0

24

2

38강에서 불균형 데이터 처리하는 stratify를 꼭 해줘야하는건지 질문합니다.

0

20

2

수강강의 연장 관련 문의

0

28

2

작업형1_연습문제1 section2

0

28

2

수강기간 연장 문의드립니다

0

34

2

작업형2 모의문제2_updated2026.10

0

37

2

수강기간 연장문의

0

36

2

작업형 2 질문

0

39

2

강의 연장 관련하여 문의드립니다.

0

50

2

섹션7 자료 다운로드

0

45

2

작업형 1 연습문제 Section12

0

45

2

수강기간 연장 문의

0

58

2

안녕하세요, 혹시 수강기간 연장이 가능할까요?

0

50

2

판다스 강의자료는 어디서 받을 수 있나요?

0

56

2

작업형2 모의고사3 자료 업데이트 요청

0

64

4

수강 연장가능여부 문의드립니다!

0

51

2

수강기간 연장 문의드립니다!

0

46

2

최빈값

0

48

2

수강 가이드라인

0

43

2

수강 연장 가능 여부 문의

0

66

2