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23년 겨울 강릉 여행 2일차(안목해변,이모네 생선찜,하슬라 아트월드,세인즈존스 호텔)

강릉 겨울 여행 2일차 고고!!! 다음날에는 강릉 안목해변으로 갔다강릉 왔는데 그래도 바다 한번 봐야하지 않겠나!! 윤미언니랑 하뚜 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ우리 사랑 이대로  이 날 진짜 개추운날윤미 언니네 회사 사람들이 이 날씨에 강릉 가도 되냐고 그랬다고 함ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ   어린이는 추위를 못느껴바다 모래에 앉아있는 애들보면서애기 부모님들 힘들겠다 생각하면 나는 어른?  안목해변 앞에 스타벅스에서 커피 간단하게 몸 좀 녹이다가점심먹으러 고고싱~ 점심은 요즘 인스타에 자주 뜨는 가오리찜 맛집이모네 생선찜으로 갔다 여긴 꼭 예약하고 가야한대서 전화 예약함  딱봐도 한국인이라면 좋아할 양념!맵고 짜고 달고 다 있다ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ  가오리찜은 처음 먹어보는데 살이 후두둑 잘 떨어져서 먹기 좋았다  생선..

23년 겨울 강릉 여행 1일차(고성생화덕구이,뒷뜨루관광농원)

어디로 여행 한번 가볼까 하다가 고른 강릉 여행 강릉가서 처음 먹은 음식은 솥밥정식!강릉 고선생 화덕구이로 갔다  솥밥 정식을 시키면 여러 종류의 생선이 같이 나온다화덕에서 구운 생선구이라 아주 촉촉쓰 오징어 먹물 솥밥이랑 전복솥밥 먹었는데개인적으로는 전복솥밥이 더 깔끔하니 맛있었움 점심 두둑히 먹고 뒷뜨루 관광농원으로 고고싱 동물들한테 먹이도 직접 줄수 있다고해서 한번 가봄동물 좋아...  사장님이 해놓고 싶은거 다해놓은신곳나무 인테리어에 꽃이랑 나무들로 인테리어 해놓으셨다엄마 집 간거같아서 아주 따뜻 -  고양이도 몇마리 키우셨는데사람들이 많이 왔다갔다하는 곳이라 고양이들이 사람들 손길을 좋아한다귀여워... 동물 만나러 당근 두개 들고 고고싱  당근 두개 쁘이  사장님이 직접 키운 식물들진짜 키우기 ..

23년 4분기 새벽감성 마산 여행

분기별로 만나는 새벽감성 친구들이번에는 마산 여행을 가보기로 했다 진짜 가까운데 마산은 제대로 못 즐겨 본 것 같아서 마산으로 고고싱점심으로 간 곳은 바보형제 주꾸미!!마산 지점으로 갔는데 내부가 굉장히 큰 곳이다  먹을때 마다 맛잇는 차  로봇이 서빙해주는 주꾸미여기저기 로봇이 많이해서 이제는 익숙해졌다  역시 다시 먹어도 맛있는 바보형제 쭈꾸미불맛이 아주 살아있다 그냥   이 양념은 무조건 피자랑 같이 먹어야함피자는 쭈꾸미 말고 양배추를 올려먹어야 맛있음냠냠  바보형제 마산 지점 사장님이 키우시는 물고기들나도 거북이 키우고 싶었는데 여기 사장님은 꿈을 이루셨네나도 큰 집 가면 거북이 키울랭  다음으로 간 곳은 브라운핸즈주영이가 차 태워줘서 너무 편하게 왔다뚜벅이라면 상상도 못할 브라운핸즈 카페 방문 ..

미국여행 9,10일차, 라스베가 노스프리미엄 아울렛, LA 시내 구경, 유니버셜 스튜디오 할리우드 할로윈 호러나이트

진짜진짜 마지막 미국 여행기!라스베가스 오전에 너무 아쉬워서 아울렛 방문라스베가스에서 진짜 큰 노스 프리미엄 아울렛이 있다고해서 우버타고 고고  내리자마자 보이는건 완전 큰 라코스테라코스테 기다려~~ 아침 일찍 가서 아직까진 사람 많이 없었는데나중에 오후되니까 많아졌었다  매장 완전 많아길 잃어 버릴거 같아서 지도 챙겨서 고고  미국 폴로는 싸다면서요중국인들 우루루 들어가서 우루루 쓸어담는거 눈앞에서 봄  귀엽나...?미니 선물로 모자 하나랑 오빠 셔츠 하나 고고근데 달러가 비싸다보니 그렇게 막 싸진 않았다그래도 선물은 사가야지 어쩌겠어  리바이스도 있고 코치 띠어리갭이랑 타미힐피거 타미힐피거는 진짜 완전 싸다길래 내꺼 사러 들어갔다  또잉 이정도면 진짜 싼거같은디?후드랑 니트 (내꺼) 사서왔다더 사고싶..

미국 여행 7,8일차 그랜드캐니언에서 1박2일, 라스베가스 칩앤데일쇼

라스베가스 가면 다들 간다는 그랜드캐니언가기전에는 사실 별로 기대는 안됐는데 막상 그 전날 되니까 두근두근 우리는 그랜드 캐니언에서 숙박 할 수 있는 투어를 신청했고라스베가스 호텔에 픽업해주어서 편하게 갈 수 있었다 아침 일찍 투어 사람들 픽업해서 간 곳은 맥도날드아침먹으러 고고싱미국에서 맥도날드 가보고싶었는데그랜드캐니언에서 갈 수 있었음 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ  맥모닝 앤 우유우유쟁이라 하루에 한컵은 꼭 우유 먹어야한다구요  밥먹고 진짜 그랜드캐니언으로 출발합니데이~~~  그랜드 캐니언은 진짜 대자연 그자체라 화장실 없다고 겁줘가지고마트가서 화장실 우루루 갔다가 나왔다나 밖에서 화장실 안가서 안가도 될거같았는데아저씨가 화장실 진짜진짜 X1000 없다고 꼭 가라고했다 근데 생각보다 화장실 많이 들러줘서 안가도 됐었..

미국 여행 6일차 라스베가스 구경하기(베네시안 호텔 & 수영장, 코카콜라샵, 벨라지오 분수쇼)

미국 오기 전부터 기대한 라스베가스오랜 여행에 피곤할만 했는데도 라스베가스에 오니까 하나~도 안피곤했다  진짜 라스베가스다 라스베가스!!라스베가스에서 유명한 패리스 호텔 배경으로 뙇!패리스 호텔은 레알 에펠탑이 있다신기방기 라스베가스 왔으니까 기념품샵부터 고고오우 라스베가스 베스트바디 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ여기서 옷 사서 그 다음날 그랜드캐니언에서 주구장창 입었다신기한 라스베가스~~~ 진짜 날씨도 좋고 건물도 높고돈 냄새 팡팡 풍기는 라스베가스 너무 좋아!!!!! 호텔에 짐 맡기고 점심부터 고고싱 이 팬케이크가 너무 먹고 싶어서팬케이크 파는 곳으로 아무곳이나 들어감 근데 존맛탱 맛집이었음 오므라이스도 시키고 소지시도 시키고배고파서 그런지 하나같이 다 맛있었음우유쟁이는 1일 1컵 해야합니다 그리고 미국 서부 좋은 점..

미국 여행 5일차 (게티센터, 헐리우드 거리,그리피스 전망대, 라스베가스 야간버스 타러 고고)

미국 여행 벌써 5일차라니... 또로록이 날은 게티센터와 라라랜드로 유명한 그리피스로 갔다사실 라라랜드 안봐서 잘 모름 ;; 아침 일찍 일어나서 게티센터 가는길LA 분위기 기록하고 싶어서 사진 찍었다  여긴 마 제주도 아잉교...?  우버타고 게티센터 도착!생각보다 자연자연해서 너무 좋았다 게티센터에 가면 예약해야한다고 했는데나 진짜 아무것도 모르고 지욱사마만 따라옴...나 혼자 왔으면 미국여행 못올뻔   게티센터는 진짜 왕부자가 국가에 기증했다고 했는데이 트램도 공짜다 공짜진짜 개부자인가봄 후덜덜어느것들 보다더 시설이 최고급이었다   와 진짜 구름 한 점 없는 날씨란 이런거LA는 항상 날씨 좋아!!!그래서 기분도 좋아!!너무 좋아!!!  하나도 안알아보고가서 역시나 몰랐던 사실인데게티센터 가이드 어플 ..

[Python] geodatasets 설치 안될때

Geopandas 써보려고 하던 중 데이터를 쓰려고하는데 geodatasets가 설치가 안됨 ㅠㅠ #에러코드 import geodatasets geodatasets.data geodatasets.get_path('geoda airbnb') #수정코드 import geopandas as gpd gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres')) #사용가능 geopandas 샘플데이터셋 geopandas.datasets.available = ['naturalearth_cities', 'naturalearth_lowres', 'nybb'] geodatasets는 왜 안되는지 모르겠지만... 그냥 geopandas 로 사용하면 됐다! 그럼 뿅!

미국 여행 4일차(LA 유니버셜 스튜디오 할리우드, 해리포터 테마 짱짱)

미국 여행 4일차는 LA 유니버셜 스튜디오 할리우드 고고싱!! 유니버셜 갈거라고 해리포터 옷도 샀다구~~ 유니버셜로 고고싱~ 우버타고 오픈런~ 이날 개이득인게 30분이었나? 어쨌든 조금 일찍 열었다 사람들 박수 짝짝짝짝 내 유니버셜 스튜디오 티켓 티켓 이미지 다 다른데 나는 스튜디오 투어 이미지 오픈하자마자 달려간 곳은 역시나 해리포터~~~ 요즘 유니버셜 스튜디오는 대세는 마리오라 해리포터는 그나마 대기 많이 없어졌음 해리포터 덕후들은 좋아할 소식~ 여기가 바로 LA 호그와트 !!!! 해리포터 fobidden journey로 가는길~ 이게 제일 재밌다고해서 오픈런으로 고고고고 해리포터 fobidden journey은 그냥 호그와트 그 자체!!! 누군지 정확하진 않은데 아마 호그와트 창시자들 아닐까? 슬리..

[Python]DataFrame N등분 하기, DataFrame 분할

python DataFrame을 분할하고 싶을때, N 등분하고 싶을 때 방법 numpy의 split이나 array_split을 사용하면 가능! #정확하게 10등분하기 #정확하게 10등분하지 못하는 행의 수는 에러 메세지 출력 # ex)23/10 = 2.3으로 나머지가 3이 남기때문에 정확하게 n 등분하지 못함 sep_df=[df.loc[idx] for idx in np.split(df.index,10)] #비슷한 행의 수로 10등분하기 #정확하게 10등분하지 않아도 비슷한 숫자로 분할 sep_df=np.array_split(df,10) #sep_df[0],sep_df[1],...로 확인 가능

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