우주먼지의 하루

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..

구글 colab에서 나타는 오류 내 경우에는 pytorch 데이터 로드하다가 일어났다 왜 나타는지는 아직도 모름.. from pytorch_forecasting.data.examples import get_stallion_data #pd.io.parquet.get_engine('auto') data = get_stallion_data() ↓ 해결방법 numpy, pandas uninstall 하고 런타임 다시 시작하면 오류 해결 ! !pip uninstall numpy !pip uninstall pandas !pip install --user numpy !pip install --user pandas

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..

dataframe 타입 확인하려고 할때, 구글링하면 계속 df.dtypes() 만 알려준다. 근데 내가 원한거는 이런게 아니라 하나하나 나와야하눈디... 할때 사용하는 것 ! import pandas as pd from pandas.api.types import is_numeric_dtype from pandas.api.types import is_string_dtype is_string_dtype(df['uno']) 이렇게 하면 아래 결과처럼 string이 TRUE or False 이렇게 나온다. 전체적으로 string or numeric 값만 보고싶을때 사용사용사용했음

일단 크롤링 처음 해봄. 허접한 부분이 많지만 기록용, 그리고 나와 같은 초보가 알기 쉽도록 블로그 포스팅 먼저 내가 크롤링하고 싶은 네이버 쇼핑 페이지는 이것 쇼핑몰 리뷰에 있는 리뷰들을 크롤링하고 싶었다 - 필요한 모듈 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys from bs4 import BeautifulSoup from time import sleep import requests import re import pandas as pd import numpy as np import os from selenium.webdriver.common.keys import Keys 웹 크롤링하는 모듈은 여러개 있었..

오류 짜증나... python으로 dashboard 만드려고하니까 설치부터 바로 에러 나는 python 못해먹겠다 아휴 어쨌든 오류 해결 방법 !!! 기존 !pip install dash 을 해서 오류가 났습니다. 오류 해결로는 !pip install dash --trusted-host pypi.python.org --trusted-host files.pythonhosted.org --trusted-host pypi.org 이렇게 뒤에 붙여주시면 돼요 오류 이유는 pip를 이용하여 원하는 패키지를 설치하려고 하면, 아래와 같은 에러가 발생할 수 있습니다. 주로 인트라넷을 사용하는 경우 아래와 같은 문제가 많이 발생합니다. 아래와 같은 에러가 발생하는 이유는 각 회사 컴퓨터에는 신뢰할 수 있는 루트 인증 ..

The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). 이런 오류가 나올때... result = result[(result['var'] > 0.25) or (result['var'] 0.25) 위의 문장처럼 양쪽에 괄호 해주기 !!

Lambda 함수란 ˙ 코드를 간결하게 만들기 위해 사용 ˙ 단일문으로 표현되는 익명함수 ˙ 익명함수란 이름이 없는 구현체만 존재하는 간단한 함수를 의미 ˙ 코드상에서 한번만 사용되는 기능이 있을 때, 굳이 함수로 만들지 않고 1회성으로 만들어 쓸 때 사용 예제 1. #x를 넣으면 x제곱이 나오는 함수를 만들어보자 a=lambda x:x**2 a(5) #위의 lambda함수와 같은 함수 def a2(x): return x**2 예제 2. #x,y 두 변수를 덧셈하는 함수 add = lambda x,y:x+y add(1,2) #위의 lambda 함수와 같은 함수 def add(x,y): return x+y 예제 3. #문자 길이로 sorting 하기 ex = ['aaa','bbbbbbb','c','dddd..