Memories

먼저 tuple은 immutable 이기 때문에 데이터의 변경이 불가능 합니다. 그러므로 변수내 값을 더이상 변경하지 않고 사용할 때 효과적으로 사용할 수 있습니다. >> namedtuple의 값은 변경이 가능! 기본 tuple의 경우 index로 데이터가 접근 가능하지만 namedtuple의 경우 key를 이용해서 데이터의 접근이 가능합니다. 기본 tuple 예시 # tuple 선언 tuple_1 = ('a','b','c',1,2,3) # index를 통한 데이터 접근 print(tuple[1]) >> b print(tuple[3]) >> 1 namedtuple 예시 # collections으로 부터 namedtuple import from collections import namedtuple # na..

Pandas 함수 중 groupby 함수는 Dataframe의 데이터를 원하는 칼럼으로 그룹화 하고 각종 연산을 하는데 사용하는 함수 입니다. groupby 후 연산 함수를 통해 평균, 최대, 최소 등 기본적인 통계들은 쉽게 구할 수 있습니다. padnas groupy의 내장 함수와 agg 함수를 통해 여러 통계치를 사용할 수 있습니다. 예제 - 데이터 셋 만들기 import pandas as pd data = {'이름': ['홍길동', '홍길동', '홍길동', '아무개', '아무개', '아무개'], '과목': ['영어', '수학', '국어', '영어', '수학', '국어'], '성적': [80, 90, 70, 60, 85, 95]} df 출력 값 이름 과목 성적 홍길동 영어 80 홍길동 수학 90 홍길..

1. pandas datetime 변환 - pandas의 DataFrame 에서 datatime 형태로 생긴 데이터는 to_datetime을 이용하여 해당 열의 data type을 변경할 수 있습니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame(['2018-10-26 12:00:00', '2018-10-26 13:00:15'], columns={"a"}) df를 출력해보면 아래와 같다. a 0 2018-10-26 12:00:00 1 2018-10-26 13:00:15 해당 a column의 datatype을 보면..? object 타입으로 나온다. object type의 경우 날짜 타입이 아니므로 해당 열의 데이터는 연산이 불가능 한 상태입니다. 0 2018-10-26 12:00..

데이터를 다루다보면 json type의 데이터(dict type과 동일)를 많이 사용합니다. 그런데 간혹 json 터의 key와 value를 서로 바꿔야 하는 경우가 있습니다. 모든 key가 value가 되어야 하고, 모든 value가 key가 되어야 하는 경우가 있는거죠... key, value를 swap 하는 코드를 작성 해 두고 (함수로 만들어 두어도 좋습니다.) 사용하시면 좋습니다. 예시) json 타입의 경우 json을 dict 타입으로 변경 후 사용하시면 좋습니다.(아래 참고) python dict json 변환, json 읽기 쓰기 json 타입을 사용하기 위해서는 먼저 json package를 install 해야 합니다. "import json" 을 입력해서 package를 찾을 수 없다고..

회사내에서 conda나 pip로 python package를 설치하다보면 방화벽 문제로 install이 안되는 경우가 있다. 이런 경우 사내 proxy통해 pip와 conda를 통해 인스톨이 가능하다. ※ proxy에서도 허용을 해주지 않은 경우는 불가능함. 1. pip proxy 설정하기 파이썬 설치 후 환경 변수까지 잘 등록이 되었다면 cmd창에서 pip 명령어를 입력하여 설정이 가능하다. pip config set global.proxy [proxy ip : proxy port] 예시 ) pip config set global.proxy 192.0.0.1:8080 또는 파이썬 설치 경로에 파일을 활용하여 직접 가능하다. (위 명령어를 칠 경우 실제 파일이 생성 됨) 파일 위치는 아래 4곳 중 하나이..

데이터를 전처리 하다보면 누락된 table을 다른 테이블에서 채워 넣거나, 테이블 내에서 동일한 key로 여러 행이 존재하는 경우가 간혹 있다. combine_first() 함수는 두 DataFrame을 합칠 때 한개의 값은 그대로 사용하고, NA (빈값)을 다른 테이블에서 가져와서 채운다. 코드로 알아보자.df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [4, None], 'C':[1, None]}) df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [1, 1]}) df1 ABC1NaN4120NaNNaNdf2 bc131231df1.combine_first(df2) ABC1NaN412031df1의 2행의 B,C 값이 NaN 에서 df2의 2행 값이 채워졌음을 볼..

국내 Bitcoin 거래소중 Upbit에서는 Open API를 제공해주기 때문에 Python을 이용해서 조회 및 거래가 가능합니다. 물론 다른 거래소들도 Open API를 제공해주는 사이트들이 있겠지만, Upbit API를 예제로 익히면 다른 거래소에서도 방법은 비슷하게 사용이 가능합니다. 1. Upbit API 사용 등록하기 - 먼저 당연히 회원 가입 및 로그인을 하셔야 겠죠..? 그 다음 메뉴 중 "고객센터 > Open API 안내" 를 눌러주세요 - Open API 안내를 누르면 "Open API 사용하기" 버튼이 있는 화면을 볼 수 있습니다. - Open API 사용가히를 눌러줍니다.그러면 Open API 관리라는 페이지가 나오고, Open API Key를 발급 받을 수 있는 화면이 나옵니다. -..

Data를 처리하는 과정에서 날짜 형태의 데이터를 변환하거나 계산하는 경우가 종종 있습니다. 이럴 때 datetime package를 이용하면 날짜데이터의 포멧의 변경이 가능하고, 날짜 데이터의 계산 도 가능합니다. 1. 현재 시간 가져오기 datetime.now() 함수를 통해 얻을 수 있습니다. from datetime import datetime now = datetime.now() print(now) 2022-05-26 15:33:58.614548 # 출력 now를 보면 datetime 타입의 데이터이고 년, 월, 일, 시, 분 초, 밀리초 까지 각각을 담고 있음을 확인할 수 있습니다. 즉, 각각을 따로 저장해서 사용 할 수 있습니다. now datetime.datetime(2022, 5, 26,..

1. continue - continue는 반복문(for, while)에서 아래 code를 실행 시키지 않게 다음 반복 구문으로 넘어가도록 하는 제어자 입니다. - 보통 if구문(조건문)으로 조건에 따라 다음 반복문으로 건너 뛸지를 결정하는데 사용# continue로 제어하기 for i in range(0,10) : if i == 3 : # 3일 경우 다음 반복 스텝으로. continue print(i) # 출력 결과 (3이 없음) 0 1 2 4 5 6 7 8 9 2. break - 반복문을 중간에 끊기 위해서 사용하는 제어자 - continue와 같이 조건에 맞으면 반복문을 더 이상 수행하지 않도록 함# break 로 for문 stop하기 for i in range(0,10) : if i == 3 : ..

1. List 에 사용 가능한 기본 함수 len() : List의 크기를 반환 (List의 개수) max() : List 인자 중 가장 큰 값을 반환 min() : List 인자 중 가장 작은 값을 반환 sum() : List 내의 인자들의 합을 반환 (List 내 값이 모두 숫자인 경우 가능) sorted() : List를 정렬하여 반환, 기본이 오름차순, 옵션으로 내림찻훈 가능 (reverse=True) reversed() : List 인자들의 순서를 거꾸로 반환, List()를 통해 다시 List 형태로 변환 해야 함 # List에 사용 가능한 함수들 a = [1,5,6,10,22,11,7,30,28,9] b = ['a','b','d','it','tistory',11] len(a) 10 # 결과 값..