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2020.03.06 업데이트
숫자로 안바꾸고 코드에 이것만 넣으면 자동적으로 크기 맞춰 줌.
이거 쓰는게 훨씬 백배 더 편함 !
from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style>.container {width:90% !important;}</style>"))
티스토리로 매번 Python 코드블럭으로만 가져오다가 Jupyter notebook 한꺼번에 가져올 수 있는 방법 없을까하다가 찾았다!
먼저 작업한 jupyter notebook을 열고 File -> Print Preview를 클릭
클릭하면 새 창이 열리는데 나는 이런식으로 티스토리에 넣고싶었다. 이런식으로 넣고싶은게 맞다면 Ctrl + U를 누른다.
그 다음으로는 이렇게 html 코드가 새창으로 열린다. Ctrl + a 로 전체 선택을 하고 Ctrl + c 로 복사한다.
그 다음 notepad 같은 곳으로 옮겨서 container을 검색한다. 그러면 옆에 숫자 중에 768, 992, 1200이라고 적혀있고 중괄호 안과 밖에 숫자 두개씩 적혀있는 것이 있다. 그걸 768 -> 668, 992-> 668, 1200->768로 수정해준다. 그리고 한번 더 검색해서 14ex를 찾아서 모두 5ex로 수정해준다. 이 작업은 티스토리에 적합한 크기로 맞춰주기 위해서 하는 작업이다.
수정한 코드를 전체 복사해서 티스토리 HTML모드로 들어가 들어갈 자리에 코드를 붙여 넣어준다.
그러면 아래와 같이 완성 !
HTML 모드에서 바로 발행해야한다.
기본모드로 바꾼 후 글을 발행하면 밑에 현상으로 나옴 !
In [1]:
import pandas as pd
In [12]:
#load the csv file
marathon_2015 = pd.read_csv("C://Users//User//Desktop//boston-results/marathon_results_2015.csv")
marathon_2016 = pd.read_csv("C://Users//User//Desktop//boston-results/marathon_results_2016.csv")
marathon_2017 = pd.read_csv("C://Users//User//Desktop//boston-results/marathon_results_2017.csv")
In [13]:
#add column
marathon_2015['Year'] = '2015'
marathon_2016['Year'] = '2016'
marathon_2017['Year'] = '2017'
In [14]:
#merge files
marathon_2015_2017 = pd.concat([marathon_2015,marathon_2016,marathon_2017],sort=False)
In [15]:
marathon_2015_2017.info()
In [16]:
#drop columns
marathon_2015_2017 = marathon_2015_2017.drop(columns = ['Unnamed: 0','Bib', 'Citizen', 'Unnamed: 9', 'Proj Time', 'Unnamed: 8'])
In [17]:
marathon_2015_2017.head()
Out[17]:
In [18]:
import numpy as np
In [19]:
# Convert using pandas to_timedelta method
marathon_2015_2017['5K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['5K'])
marathon_2015_2017['10K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['10K'])
marathon_2015_2017['15K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['15K'])
marathon_2015_2017['20K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['20K'])
marathon_2015_2017['Half'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['Half'])
marathon_2015_2017['25K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['25K'])
marathon_2015_2017['30K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['30K'])
marathon_2015_2017['35K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['35K'])
marathon_2015_2017['40K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['40K'])
marathon_2015_2017['Pace'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['Pace'])
marathon_2015_2017['Official Time'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['Official Time'])
In [23]:
# Convert time to seconds value using astype method
marathon_2015_2017['5K'] = marathon_2015_2017['5K'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
marathon_2015_2017['10K'] = marathon_2015_2017['10K'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
marathon_2015_2017['15K'] = marathon_2015_2017['15K'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
marathon_2015_2017['20K'] = marathon_2015_2017['20K'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
marathon_2015_2017['Half'] = marathon_2015_2017['Half'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
marathon_2015_2017['25K'] = marathon_2015_2017['25K'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
marathon_2015_2017['30K'] = marathon_2015_2017['30K'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
marathon_2015_2017['35K'] = marathon_2015_2017['35K'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
marathon_2015_2017['40K'] = marathon_2015_2017['40K'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
marathon_2015_2017['Pace'] = marathon_2015_2017['Pace'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
marathon_2015_2017['Official Time'] = marathon_2015_2017['Official Time'].astype('m8[s]').astype(np.int64)
In [24]:
marathon_2015_2017.head()
Out[24]:
In [25]:
# Save to CSV file "marathon_2015_2017.csv"
marathon_2015_2017.to_csv("C://Users//User//Desktop//boston-results/marathon_2015_2017.csv", index = None, header=True)
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