우주먼지의 하루

코딩을 제대로 배우지않은 나는... 버전 확인하는 것도 매번 구글링해서 했는데 이제는 좀 외울때가 됐다싶어서 기록 겸 외우려고 쓰는 포스팅 1.python 버전 확인 #파이썬 버전 확인 import sys sys.version #파이썬 버전 확인 !python --version 2. pip 버전 확인 #pip 버전 확인 !pip --version #pip 업그레이드 !python -m pip install --upgrade pip 3. 패키지(라이브러리,모듈...) 버전 확인 import [패키지] 패키지.__version__

지수표현식은 알아보기 너무 어려워... 그래서 지수표현식 없애고 그냥 일반적인 10진수로 보기 위한 Pandas 옵션 import pandas as pd #지수표현식 없애기 pd.options.display.float_format = '{:.5f}'.format #되돌리기 pd.reset_option('display.float_format')

매번 쓰는 건데 매번 찾아보고 코드짜서 기록 겸 외우려고 쓰는 포스팅... python에서 조건 걸어서 DataFrame 값 바꾸고 싶을 때 쓰는 방법 !! #df['a'] = 1 이면 b 열에 1을 넣어라 df.loc[(df['a']==1),'b'] = 1 #df['a'] = 1 이면 a 열에 1을 넣어라(같은 열에도 가능 !) df.loc[(df['a']==1),'a'] = 1 이번 기회로 외워서 코드 적는걸로 ~

없다...없다...없다 !! Mecab 설치하려고 이리저리하고 있는데 내 컴퓨터에 site-packages 폴더가 없다 ㅠㅠ ▼ ▼ ▼ conda activate --가상환경이름-- 일단 anaconda prompt에 들어가서 나는 가상환경으로 사용하기 때문에 가상환경으로 들어감 그냥 base 사용하는 사람은 위 과정 필요없음 python -m site 그 다음에 위치를 찾아본다 그러면 요렇게 결과가 나옴 !!! 나는 c://ProgramData//Anaconda3//envs//가상환경이름//lib//site-packages 이렇게 있었음 +) 폴더가 숨겨져 있는 경우가 있는데, 제어판 > 모양 및 개인 설정 > 파일 탐색기 옵션 아래 숨김 파일 폴더 표시 > 숨김 파일,폴더 및 드라이브 표시, 알려진 ..

요즘 다들 Jupyterlab 쓰길래 나두 이번 기회에 좀 써보려고 설치했다가 가상환경 생성하는 것까지 포스팅 ~ 1. 가상환경 생성 Anaconda prompt를 관리자권한으로 실행시켜서 아래 코드를 넣음 나는 파이썬 버전은 3.7.9 최신 버전을 넣었음 // [선택] conda create --name python= [anaconda] 2. Jupyterlab에서 쉽게 사용하기 위해서 커널 추가 //가상환경 리스트보기 conda env list // 커널을 생성하고자하는 가상환경으로 접속 후 작업한다. conda activate 가상환경이름 // 커널 설치 conda install ipykernel // 주피터 커널 생성 python -m ipykernel install --user --name [-..

개인적으로 범주형 데이터의 전처리를 어떻게 해야하는지 정리하고 싶었는데 이번 기회에 한번 정리~~~ 먼저 예시 데이터입니다 import pandas as pd df = pd.DataFrame( [['green','M',10.1,'class1'], ['red','L',13.5,'class2'], ['blue','XL',15.3,'class1']] ) df.columns=['color','size','price','classlabel'] df 1. 순서가 있는 매핑 Size의 특성이 크기별로 순서가 있을때, 어떻게 전처리를 해야하는지 방법입니다 XL를 3 L를 2 M를 1 로 매핑했습니다 size_mapping = {'XL':3,'L':2,'M':1} df['size'] = df['size'].map(siz..

DataFrame으로 안만들면 안되는 병이 있음... 딥러닝 아직 잘 몰라서 Array가 익숙하지 않음.. 난 정리된 테이블 형태가 좋다고 !!! 어쨌든... 3차원 array를 DataFrame으로 만드는 방법 꼬우 ! 내 array 상태는 이렇게 생김 y_pred.shape는 (229445, 1, 6) 아래 코드를 쓰면 DataFrame으로 만들어짐 #3차원 array를 DataFrame으로 만드는 방법 m,n,r = y_pred.shape out_arr = np.column_stack((np.repeat(np.arange(m),n),y_pred.reshape(m*n,-1))) out_df = pd.DataFrame(out_arr) 혹시 그냥 1행으로 만들고 싶다면...! #3차원 array를 Dat..

1. jupyter notebook 이나 python shell 을 연다 2. convert 해주는 것 설치 ! pip install ipynb-py-convert 3. 아래 코드로 파일 변환 #py --> ipynb ! ipynb-py-convert a.py a.ipynb #ipynb --> py ! ipynb-py-convert a.ipynb a.py working directory에 해당 파일이 없으면 경로 지정해서 하면 변환가능합니다 !! ex) ipynb-py-convert C:\Users\src\a.py C:\Users\src\a.ipynb

datetime 날짜 차이 계산하고 싶을 때... 먼저 datetime으로 바꾸고 from datetime import datetime` df['enddate']=pd.to_datetime(df['enddate']) 방법1. df['diff_1']=df['enddate']-df['registerdate'] 방법2. df['diff_2']=df['enddate'].subtract(df['registerdate'])

1) 컬럼별 결측치 확인 df.isnull().sum() 2) 결측치 비율 확인 df_missing = df_service np.sum(df_missing.isnull()) missing_number = df_missing.isnull().sum().sort_values(ascending=False) missing_percentage = missing_number/len(df_missing) missing_info = pd.concat([missing_number,missing_percentage], axis=1, keys=['missing number','missing percentage']) missing_info.head(50) 3) 그래프로 확인 import missingno as msno imp..