개발은 처음이라 개발새발

코딩을 하다 보면 기존에 설치했던 라이브러리들을 재사용할 때가 많고 코딩 환경을 옮겨서 작업하는 경우가 많다. 그럴 때 새로운 환경에서 기존에 사용했던 라이브러리를 다시 설치해야 하는데 그럴때 다시 일일이 설치하지 않고 기존 코딩에서 다운 받았던 라이브러리를 requirements.txt로 담아서 이것을 실행시켜 한번에 라이브러리를 세팅할 수 있다.--- pip list(설치한 라이브러리 리스트 확인하기)$ pip listPackage Version------------------ -----------attrs 24.2.0beautifulsoup4 4.12.3bs4 0.0.2certifi 2024.8.30cf..

print 옵션 중에 가장 중요한 것이라고 하면 format 함수이지 않을까 생각됩니다. format 함수의 기초 예저에 대해 정리해보겠습니다. https://python-course.eu/python-tutorial/formatted-output.php 22. Formatted Output | Python Tutorial | python-course.eu22. Formatted Output By Bernd Klein. Last modified: 08 Nov 2023. Many Ways for a Nicer Output In this chapter of our Python tutorial we will have a closer look at the various ways of creating nicer ..

https://python-course.eu/python-tutorial/formatted-output.php  22. Formatted Output | Python Tutorial | python-course.eu22. Formatted Output By Bernd Klein. Last modified: 08 Nov 2023. Many Ways for a Nicer Output In this chapter of our Python tutorial we will have a closer look at the various ways of creating nicer output in Python. We present all the different ways, but wpython-course.euformat..

https://python-course.eu/python-tutorial/formatted-output.php 22. Formatted Output | Python Tutorial | python-course.eu22. Formatted Output By Bernd Klein. Last modified: 08 Nov 2023. Many Ways for a Nicer Output In this chapter of our Python tutorial we will have a closer look at the various ways of creating nicer output in Python. We present all the different ways, but wpython-course.eu print ..

python를 통해 데이터를 분석하려면 우선 분석할 자료가 필용합니다. 개인 공부를 할 때는 보통 오픈 데이터를 활용하기 때문에 오픈 데이터를 제공받을 수 있는 사이트에 가서 엑셀 형식을 데이터를 다운로드 받아 pandas 라이브러리를 통해 .csv나 .xlsx의 엑셀 파일을 열어 데이터프레임으로 저장한 뒤 작업을 진행합니다.  그러나 실제 업무에서는 회사에 쌓아놓은 데이터베이스에서 데이터를 불러와 가공하는데요. 그렇기에 python 환경과 sql에 데이터베이스를 연동하는 방법에 대해서 알아야 합니다. sql를 연동하는 방법 pymsql과 sqlalchemy 두 가지가 있는데요. sqlalchemy를 활용해 데이터베이스를 연동해보도록하겠습니다. ## 패키지 설치pip install sqlalchemypi..

판다스를 활용하면서 데이터셋을 받아서 쓰기도 하지만 간단한 에제를 만들어 활용할 때 매번 컬럼과 인덱스를 만들어 넣는 것이 참 번거롭습니다. 이럴 때 무작위로 데이터를 제공해주는 라이브러리를 활용하면 좋은데요. Faker 라이브러리를 활용하면 무작위로 데이터를 만들 수 있습니다. #Faker 라이브러리 설치 pip install Faker from faker import Faker fake = Faker() names = [fake.name() for _ in range(10)] first_names = [fake.first_name_female() for _ in range(10)] jobs = [fake.job() for _ in range(10)] print(names) print(first_nam..

Series와 DataFrame에서는 공통적으로 인덱싱이 활용됩니다. 인덱싱이란 index를 갖는 자료에서 index를 활용하여 값을 추출해내는 것을 뜻합니다. 이 인덱싱을 도와주는 역할을 하는 것들을 Indexer라고 합니다. 그렇다면 Indexer에는 어떤 종류가 있는지 보겠습니다. #Indexer의 종류 - [] (Braket Indexing) 라벨(인덱스 이름)이나 정수 인덱스를 이용하여 데이터에 접근 또는 슬라이싱 가능 ex> series['label'], series[0] - .loc[] (Label-based Indexing) 라벨(인덱스 이름)을 사용하여 데이터에 접근하거나 조작하는 인덱서 - .iloc[] (Integer-based Indexing) 정수 인덱스를 사용하여 데이터에 접근하..

가상환경에서 툴을 다루기위해서 패키지를 설치해볼건데요. 여러 패키지 중에서 jupyter를 설치해보겠습니다. #jupyter 패키지 설치하기 (da_study) C:\Users\*****> conda install -y jupyter ipykernel 설치가 완료된 jupyter를 열어보겠습니다. (da_study) C:\Users\*****> jupyter notebook

가상환경을 만들고 리스토도 확인했으니 가상환경을 삭제하는 방법도 다뤄보겠습니다. 가상환경을 삭제할때는 "conda env remove -n" 를 활용하면 됩니다. 가상환경을 삭제하기 위해 삭제할 test_venv를 만들었고 Anacodna prompt를 활용해 삭제해보겠습니다. (base) C:\Users\*****> conda env list # conda environments: # base * C:\Users\*****\anaconda3 my_venv C:\Users\*****\anaconda3\envs\my_venv test_venv C:\Users\*****\anaconda3\envs\test_venv -- 삭제할 가상환경 C:\Users\*****\miniconda3 C:\Users\*****..

가상환경을 만들고 나면 내가 어떤 가상환경들이 있는지 확인이 필요할 때가 있습니다. 이럴때 env list를 활용하여 가상환경 리스트를 볼 수 있습니다. 이번에도 Anaconda prompt를 활용해보겠습니다. (base) C:\Users\****> conda env list # conda environments: # base * C:\Users\*****\anaconda3 my_venv C:\Users\*****\anaconda3\envs\my_venv C:\Users\*****\miniconda3 C:\Users\*****\miniconda3\envs\ds_study '*' 가 눈에 보이실텐데 *는 현재 활성화 되어 있는 가상 환경을 의미합니다.