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성장 일기 또 다른 시작(2021.8~)

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[python] if __name__ == "__main__" if __name__ == "__main__": "__name__ 이라는 변수값이 __main__ 이라면 코드를 실행해라. " python 의 경우 main 이라는 함수가 존재하지 않음. * 파이썬의 특징 * - 들여쓰기를 통해 코드 실행의 레벨을 결정함. - main 이 따로 존재하지 않음. name변수? : 파이썬이 내부적으로 사용하는 특별한 변수 이름이다. : 만약 직접 ___.py 파일을 실행하는 경우, ___.py의 __name__변수에는 __main__의 값이 저장된다. 하지만, 파이썬 셸이나 , 다른 파이썬 모듈에서 ___을 import 하는 경우 ___.py의 __name__변수에 ___.py의 모듈 이름인 ___이 저장된다. *점프투파이썬 위키독스를 참고하였습니다. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 18.
자료형(숫자형, 문자형) '어떤 프로그래밍 언어든 그 언어의 자료형을 알고 이해할 수 있다면 이미 그 언어의 절반은 터득한것이나 마찬가지이다!' 1. 숫자형 - 정수 : integer - 실수 : float - 8진수 : octal , 0o34, 0o25 - 16진수 : hexadecimal , 0x2A , 0xFF 사칙연산 가능 >>> a = 3 >>> b = 4 >>> a + b 7 >>> a - b -1 >>> a * b 12 >>> a / b 0.75 x의 제곱을 나타내는 ** 연산자 >>> a=3 >>> b=4 >>> a ** b 81 나눗셈 후 나머지 리턴하는 % 연산자 >>> 7 % 3 1 >>> 3 % 7 3 나눗셈 후 몫을 리턴하는 // 연산자 >>> 7 / 4 1.75 2. 문자열 자료형 : 문자열 (strin.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 15.
1. 자료구조와 알고리즘 1. 자료구조란? 용어 : 자료구조 , 데이터 구조 , data structure 정의 : 대량의 데이터를 효율적으로 관리할수 있는 데이터의 구조를 의미한다. * 코드 상에서 효율적으로 데이터를 처리하기 위하여 데이터 특성에 따라, 체계적으로 데이터를 구조화해야한다. 어떤 데이터 구조를 사용하느냐에 따라 코드 효율이 달라진다. [대표적인 자료구조] 배열, 스택, 큐 , 링크드 리스트 , 해쉬테이블 , 힙 ... 2. 알고리즘 정의 : 어떤 문제를 풀기 위한 절차와 방법 > 어떤 문제에 대해 특정한 입력을 넣으면 기대하는 출력이 나오는 programming 예시) 현실에서의 알고리즘도 있다. -> 음식 레시피 알고리즘과 자료구조가 중요한 이유는 어떤 알고리즘과 자료구조를 쓰느냐에 따라 성능이 천차만별이기 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 10. 31.
문자열 정리 [escape code] 1. \n : 문자열 줄바꿈 2. \t : 문자열 탭 간격 3. \\ : \ 역슬래쉬 를 그대로 표현 4. \' : single quotation 작은따옴표 그대로 표현 5. \r : 줄바꿈 문자, 현재 커서를 가장 앞으로 이동 ( 캐리지 반환 ) 6. \f : 폼 피드 (줄 바꿈, 현재 커서에서 다음 줄로 이동) 7. \" : Double quotation 큰 따옴표 그대로 표현 8. \a : 벨 소리 9. \b : 백 스페이스 10. \0 : null값 (공백) 11. \Uxxxxxxxx : \ 뒤에 32비트 16진수 숫자를 지정하여 유니코드의 문자를 표현 [문자열 포맷팅] 1. %s : 문자열 2. %c : 문자 1개 3. %d, %i : 정수 4. %f : 부동 소스 5... 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 11.
conda 파이썬 가상환경 생성 가상환경 -> 여러 개의 파이썬 프로젝트가 하나의 컴퓨터에서 충동을 일으키지 않고 존재할 수 있도록 해줌. 각 프로그램 별로 라이브러리 모듈 등의 버전을 별도로 저장이 가능하다. -> 한 컴퓨터에 여러 개발환경을 서로 독립적으로 설치, 실행 * 라이브러리끼리의 충돌을 일으키는 문제를 미리 방지가 가능 > conda create -n python = e.g. conda create -n ds_study python = 3.7 환경이 제대로 만들어졌는지 확인 > conda env list 가상환경 활성화 > conda activate ds_study 가상환경 제거 > conda env remove -n 가상환경이름 가상환경에 패키지 설치 > conda install 패키지 이름 공감수 0 댓글수 0 2023. 4. 18.
Python(pandas) parsing date 1. 날짜/시간 파싱 자동 추정 parse_dates = ['date'] , dayfirst=True, infer_datetime_format = True *dayfirst = True 옵션은 일이 월보다 먼저 위치하는 것 False로 지정할 경우 일이 월보다 뒤에 있는 날짜/시간 파싱을 한다. *infer_datetime_format = True 날짜를 추정하여 파싱함. 2. 포맷을 지정하여 원하는 형태로 파싱을 진행할 수도 있다. e.g. datetime_parser = lambda x : datetime.strptime(x, "%d/%m/%Y %H:%M:%S") df = pd.read_csv( 'log', parse_dates = ['collect_time'], date_parser = dateti.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 26.
conda 란 무엇인가 ? (conda activate?) Conda란? 콘다 : 언어의 package ,환경관리, 의존관계 등을 관리하는 가상도구이다. - 가상환경을 이용하는 경우 여러 개의 파이썬 프로젝트를 하나의 컴퓨터 안에서 충돌없이 관리할 수 있도록 도와준다. " 독립적인 작업환경에서 작업할 수 있게 해주는 것 " 프로젝트를 진행하다보면 여러 라이브러리와 패키지를 다운로드 하여 사용하는데 이 때 각 라이브러리들끼리 충돌을 일으키는 문제가 발생할 경우가 많다. 또는 특정 버전과 호환하는 경우 가상환경을 통해 라이브러리, 패키지 버전 등을 별도로 관리할 수 있도록 해준다. conda activate -n name * 설치하는 경우 >conda create -n name python=3.7 (버전은 다를 수 있음) * 비활성화 하는 경우 >conda deac.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 25.
colab 에서 Plotly 가 안보이는 경우 여러번의 구글링과 시도 끝에 fig.show(renderer = 'colab') 을 해주면 보인다!! 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 18.
enumerate() 함수 * enumerate() 함수는인자로 넘어온 목록을 기준으로 인덱스와 원소를 차례대로 접근하게 해주는 반복자(iterator) 객체를 반환해주는 함수입니다. 쉽게 말하자면 리스트의 값에 순서를 부여한다고 생각하면 된다. enumerate함수는 입력으로 받은 데이터와 인덱스 값을 포함하는 enumerate 객체를 반환해주며 tuple형태로 담겨있다. 예제 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 26.
zip 함수 이용하기 zip() 함수란 여러 순회 가능한 iterable 객체를 인자로 받아온 후 각 객체 안의 원소를 tuple 형태로 차례로 접근할 수 있는 반복자 (iterator)를 반환. coffees = ['아메리카노', '카페라떼', '카페모카', '바닐라라떼', '핸드드립', '콜드브루'] prices = [4100, 4600, 4600, 5100, 6000, 5000] for coffee, price in zip(coffees,prices): print(coffee) 출력값 '아메리카노' '카페라떼' '카페모카' ... for pair in zip(coffees,prices): print(pair) 출력값 ('아메리카노', 4100) ('카페라떼',4600) ... 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 26.
엑셀 파일 / data 가공 1. read_excel : 엑셀, csv , txt 같은 데이터가 담긴 파일을 read -> read_excel , read_csv , read_table ct_df = pd.read_csv("/경로/customers.csv", sep=",") ct_df.head() 2. to_excel -> df.to_excel('/경로/data.xlsx', index = None) #index 포함 여부 * 데이터 import - SQL로 데이터를 추출 - 특정 경로에 데이터를 다운로드 받음 예시 > import pandas as pd df = pd.read_excel("경로") * 데이터 가공 - pivot_table 예시 ) import numpy as np agg_prd_df = pd.pivot_table(p.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 26.
Pandas 와 Dataframe -Dataframe : 엑셀 , 테이블 ,데이터 : 데이터 가공, 집계 , 시각화가 가능한 필수적 요소 : 엑셀보다 빠르고 쉬움 -Pandas : 누군가 나를 위해 만들어준 함수 (데이터 가공을 위해 ) * import pandas as pd *df = pd.Dataframe() 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 25.
딕셔너리 (Dictionary) student = {"name" : ['Haeun', 'Dongdong','Yejun','bok'], "age" : [19,15,16,17]} -> key : value 형식 -키와 값을 추가 하고 싶은 경우 -> student['math'] = [50,60,70,80] -삭제하고 싶은 경우 -> del student['math] 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 25.
tuple '튜플' / set '집합' - 튜플 자료형 (Tuple) list와 비슷한 성격을 가지고 있으나 , 괄호가 []가 아닌 () 리스트는 데이터를 추가/수정/삭제가 가능하나 튜플은 불가능 - 집합 자료형 (Set) tuple과 비슷하지만 ()가 아닌 set() 순서가 없고, 중복을 허용하지 않음 공감수 0 댓글수 0 2022. 8. 25.
파이썬 정렬 sorted 함수 * sorted 함수는 parameter로 들어온 iterable 한 data를 새롭게 정렬된 리스트로 만들어 반환시켜주는 함수. - > 정렬할 데이터는 iterable 한 데이터 여야 한다. (iterable 하다? "반복 가능한 것" ,"반복 가능한 데이터 즉 객체에 적용되는 의미이다.) - sorted(정렬할 데이터) - sorted(정렬할 데이터 , reverse Parameter) - sorted(정렬할 데이터 , key parameter) - sorted(정렬할 데이터, key parameter, reverse parameter) -> list, set , dictionary 는 mutable , 그 외는 immutable 공감수 0 댓글수 0 2022. 5. 10.
최대공약수, 최소공배수 * 유클리드호제법 : 2개의 자연수 또는 정식의 최대공약수를 구하는 알고리즘 호제법 ? -> 두 수가 서로 상대방의 수를 나누어 원하는 수를 얻는 알고리즘을 말한다. 예를 들어 2개의 자연수 a,b 에 대해서 b % a = r (b>a) 이면 a,b의 최대공약수는 a 와 r의 최대공약수와 같음. - GCD , LMC (최대공약수 ,최소공배수) 공감수 0 댓글수 0 2022. 5. 4.

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