"python" Articles #10

NumPy 배열 요소 이동

1. 슬라이싱 및 할당:2. np. roll 함수:3. np. shift 함수:4. np. circshift 함수:5. np. concatenate 함수:위의 방법들은 모두 NumPy 배열의 요소를 오른쪽으로 한 칸 이동하는 예시입니다

Python에서 "1000000000000000 in range(1000000000000001)"이 빠른 이유

1. 컴파일된 바이트코드Python 3에서는 코드가 실행되기 전에 컴파일된 바이트코드로 변환됩니다. in 연산자는 특정 값이 범위에 있는지 확인하는 데 사용됩니다. Python 3.8부터 컴파일러는 in 연산자가 숫자 범위를 사용하는 경우 특수한 최적화를 수행합니다

Python, Django, Pip와 관련된 "Where does pip install its packages?"

Python에서 pip는 패키지를 관리하는 데 사용되는 유용한 도구입니다. Django는 웹 개발 프레임워크로, pip를 통해 설치할 수 있습니다. 이 글에서는 pip가 패키지를 설치하는 위치에 대해 설명하고, 다양한 운영 체제에서 설치 경로를 확인하는 방법을 살펴봅니다

NumPy에서 인덱스 배열을 원핫 인코딩 배열로 변환하는 방법

머신러닝 분야에서, 특히 분류 문제에서는 카테고리형 변수를 다루기 위해 종종 원핫 인코딩(one-hot encoding)을 사용합니다. 원핫 인코딩은 각 카테고리에 대해 새로운 열을 만들고, 해당 카테고리에 속하는 경우 1, 그렇지 않으면 0으로 표현하는 방식입니다

Pandas DataFrame을 List of Dictionaries로 변환하는 방법

1. to_dict() 메서드 사용to_dict() 메서드는 DataFrame을 딕셔너리로 변환하는 데 사용됩니다.2. list() comprehension 사용list() comprehension을 사용하여 DataFrame을 List of Dictionaries로 변환할 수 있습니다

Django에서 발생하는 'django.db.utils.OperationalError: (1071, 'Specified key was too long; max key length is 767 bytes')' 오류 해결

Django 프로젝트에서 데이터베이스 작업을 수행하던 중 다음과 같은 오류가 발생했습니다.원인:이 오류는 데이터베이스 인덱스의 크기가 허용 최대 길이를 초과했을 때 발생합니다. MySQL의 경우 기본적으로 InnoDB 엔진은 767바이트

Python Pandas에서 한 열을 제외한 모든 열 선택하기

해결 방법:다음과 같은 4가지 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 한 열을 제외한 모든 열을 선택할 수 있습니다.방법 1: loc 속성 사용방법 2: drop() 메서드 사용방법 3: list comprehension 사용

Python Pandas to_sql with SQLAlchemy: MS SQL로 데이터 내보내는 속도를 높이는 방법

먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다.다음으로, MS SQL 서버에 연결할 연결 문자열을 설정합니다.Pandas DataFrame을 SQL 테이블로 내보내는 기본 방법은 to_sql() 메서드를 사용하는 것입니다.table_name: 데이터프레임을 저장할 테이블 이름입니다

Python Pandas DataFrame 행 셔플

본 문서에서는 Python Pandas DataFrame에서 행을 셔플하는 방법을 다룹니다. Pandas DataFrame은 데이터 분석 및 조작에 널리 사용되는 강력한 도구이며, 행 셔플은 데이터 순서를 무작위로 변경하여 다양한 목적으로 활용될 수 있습니다

Python Pandas 데이터프레임에 상수 값으로 열 추가하기

1. df[새로운_열] = 상수가장 간단하고 직관적인 방법입니다. 새로운 열 이름을 지정하고, 그 값으로 상수를 할당합니다.2. df. assign(새로운_열=상수)assign() 메서드를 사용하여 새로운 열을 추가할 수 있습니다

SQLAlchemy ORM을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법

본 문서에서는 SQLAlchemy ORM을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법을 다룹니다. SQLAlchemy ORM은 Python에서 객체 관계 매핑(ORM)을 위한 강력한 도구이며, Pandas는 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 라이브러리입니다

Pandas 데이터프레임에서 튜플 열을 분할하는 방법 (Python, NumPy, Pandas 활용)

이 작업을 수행하는 데 도움이 되는 세 가지 주요 라이브러리는 다음과 같습니다.Python: 기본 프로그래밍 언어 역할을 수행합니다.NumPy: 튜플과 같은 다차원 배열을 조작하는 데 유용한 도구를 제공합니다.Pandas: 데이터프레임 생성 및 조작을 위한 전문 라이브러리입니다

도커파일을 이용한 MySQL 설치

MySQL은 가장 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 중 하나입니다.Python은 웹 개발, 데이터 과학, 머신 러닝 등 다양한 분야에서 사용되는 프로그래밍 언어입니다.다음은 도커파일을 이용하여 MySQL을 설치하는 방법입니다

Python, Pandas, Matplotlib을 활용한 상관관계 행렬 그리기

cmap: 히트맵 색상 지정vmin & vmax: 히트맵 색상 범위 지정linewidths: 히트맵 격자선 두께 지정annot: 상관관계 계수 표시 여부 지정데이터 전처리 (정규화, 이상값 제거)서로 다른 척도의 변수 비교 시 주의

Python Pandas에서 두 날짜 사이의 데이터프레임 행 선택하기

1. loc 속성 사용:2. query 메서드 사용:3. between 함수 사용:주의 사항:날짜 열의 데이터 유형이 datetime 또는 date 형식인지 확인해야 합니다.날짜 형식이 문자열인 경우 pd. to_datetime() 함수를 사용하여 변환해야 합니다

Django에서 시간대 설정 방법

1. 설정 파일 (settings. py)에서 설정settings. py 파일을 열고 TIME_ZONE 변수를 설정합니다. 예를 들어, 한국 시간대를 설정하려면 다음과 같이 설정합니다.USE_TZ 변수를 True로 설정합니다

Pandas Dataframe에서 헤더 없는 테이블 읽어오기

Pandas에서 헤더 없는 테이블을 읽어오는 가장 간단한 방법은 header 옵션을 사용하는 것입니다. 기본적으로 Pandas는 첫 번째 행을 헤더로 인식하지만 header=None 을 설정하면 첫 번째 행을 데이터로 읽어오고 컬럼 이름은 자동으로 0부터 증가하는 숫자로 지정됩니다

one()과 first()의 차이점

1. 반환 값:one(): 쿼리 결과가 정확히 하나인 경우 해당 레코드를 반환합니다. 쿼리 결과가 없거나 둘 이상인 경우 예외를 발생시킵니다.first(): 쿼리 결과가 하나 이상인 경우 첫 번째 레코드를 반환합니다

Python NumPy에서 np.newaxis 사용법

np. newaxis는 None과 동일하지만 의미적으로 더 명확합니다. 새로운 차원을 삽입할 위치를 명확하게 표시하여 코드를 더욱 이해하기 쉽게 만들어줍니다.1. 배열에 차원 추가하기2. 브로드캐스팅 활용하기3. 행렬 곱셈

NumPy에서 flatten과 ravel 함수의 차이점

NumPy에서 flatten과 ravel 함수는 모두 다차원 배열을 1차원 배열로 변환하는 데 사용됩니다. 하지만 두 함수는 다음과 같은 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.2. 주요 차이점3. 예시4. 결론flatten과 ravel 함수는 모두 다차원 배열을 1차원 배열로 변환하는 데 사용할 수 있지만

Pandas에서 다른 데이터프레임에 없는 행 가져오기

두 데이터프레임의 공통된 열을 기준으로 비교하여 다른 데이터프레임에 없는 행을 추출할 수 있습니다.merge() 함수를 사용하여 두 데이터프레임을 조합하고 indicator 옵션을 사용하여 다른 데이터프레임에 없는 행을 식별할 수 있습니다

Python, NumPy, 다차원 배열에서 특정 항목의 발생 횟수를 세는 방법

해결 방법:다음은 Python, NumPy 및 다차원 배열을 사용하여 특정 항목의 발생 횟수를 세는 몇 가지 방법입니다.1. numpy. count_nonzero() 사용:numpy. count_nonzero() 함수는 배열에서 0이 아닌 값의 개수를 계산합니다

Python Pandas를 사용하여 열을 행으로 변환하는 방법

melt() 함수는 데이터 프레임을 "긴 형식"으로 변환하는 데 사용됩니다. 즉, 각 행은 하나의 변수와 해당 변수의 값을 나타냅니다. melt() 함수를 사용하여 열을 행으로 변환하려면 다음과 같이 하십시오.위 코드에서 id_vars 매개변수는 행 식별자로 사용될 열을 지정하며 value_vars 매개변수는 변환될 열을 지정합니다

Python NumPy 배열 저장 및 로드 방법

1. np. save() 및 np. load() 사용하기NumPy 배열을 저장하는 가장 간단한 방법은 np. save() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 배열을 . npy 확장자를 가진 바이너리 파일로 저장합니다

Python Pandas에서 str.contains 사용 시 NaN 무시하는 방법

fillna 메서드를 사용하여 NaN 값을 빈 문자열("")로 바꿔줍니다. 다음 코드는 str. contains 메서드를 사용하여 "python" 문자열을 포함하는 행을 선택하고, NaN 값은 무시하는 예시입니다.str

Pandas 데이터프레임 열 반복 방법

Pandas 데이터프레임 열 반복 방법에는 여러 가지가 있습니다.1. for 루프 사용:2. itertuples() 메서드 사용:3. iteritems() 메서드 사용:4. apply() 메서드 사용:5. 벡터화된 연산 사용:

이 오류 메시지는 PostgreSQL 데이터베이스와 관련된 Python 프로그래밍에서 발생하며 두 가지 가능한 원인을 나타냅니다.서버 측 확장 개발: PostgreSQL 서버 측 확장을 개발하는 경우 postgresql-server-dev-X.Y 패키지가 설치되어 있지 않아 오류가 발생할 수 있습니다

Pylint에서 SQLAlchemy 쿼리 멤버를 찾을 수 없는 문제 해결

Python, Python 3.x 및 SQLAlchemy를 사용하는 코드에서 Pylint가 SQLAlchemy 쿼리 멤버를 찾을 수 없는 오류가 발생할 수 있습니다.원인:이 문제는 일반적으로 Pylint가 SQLAlchemy 쿼리 클래스에 대한 정의를 찾을 수 없기 때문에 발생합니다

Windows에서 Scipy 설치 시 발생하는 "Lapack/Blas Resources Found" 오류 해결 방법

Windows 환경에서 Python 3.x를 사용하여 Scipy를 설치하려고 하면 "No Lapack/Blas Resources Found"라는 오류 메시지가 나타날 수 있습니다. 이 오류는 Scipy가 작동하는데 필요한 Lapack 또는 Blas 라이브러리를 찾지 못했음을 의미합니다

Django 마이그레이션 파일은 버전 관리에 중요한 역할을 하며, 일반적으로 . gitignore 파일에 추가하지 않는 것이 좋습니다.하지만, 특정 상황에서는 . gitignore 파일에 추가하는 것이 유용할 수 있습니다

Python Pandas 데이터프레임에서 문자열 패턴을 포함하는 행을 필터링하는 방법

다음과 같은 다양한 방법을 사용하여 문자열 패턴을 기반으로 Pandas 데이터프레임 행을 필터링할 수 있습니다.방법 1: str. contains() 메서드 사용str. contains() 메서드는 Series 객체에서 특정 패턴을 포함하는 행을 선택하는 데 유용합니다

SQLAlchemy를 사용하여 PostgreSQL 쿼리에서 Pandas 데이터프레임 반환

사용 라이브러리:PythonPostgreSQLPandasSQLAlchemy단계별 설명:라이브러리 임포트:PostgreSQL 엔진 생성:여기서 postgres는 사용자 이름, password는 비밀번호, localhost는 서버 주소

Pandas Groupby 후 그룹 내 정렬

다음은 Pandas 데이터프레임과 그룹화 및 정렬을 위한 코드입니다.출력 결과:groupby("Country"): "Country" 열을 기준으로 데이터프레임을 그룹화합니다.apply(pd. DataFrame. sort_values): 각 그룹에 대해 sort_values 함수를 적용하여 인구수 기준으로 정렬합니다

Pandas에서 데이터프레임을 복사해야 하는 이유

1. 데이터 무결성 유지데이터프레임을 복사하지 않고 원본 데이터프레임을 수정하면 의도하지 않게 데이터 손실 또는 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터프레임의 열을 필터링하거나 값을 변경하면 원본 데이터프레임이 영구적으로 변경됩니다

Python Pandas에서 apply vs transform 사용법: 두 열을 빼고 평균 계산하기

두 열을 빼고 평균을 계산하는 경우, transform 함수를 사용하는 것이 더 효율적입니다.transform 함수 사용 예시:apply 함수 사용 예시:apply 함수는 새로운 열을 생성하는 데 유용하지만, transform 함수보다 느릴 수 있습니다

Python에서 리스트 형태의 NumPy 배열을 단일 NumPy 배열로 변환하는 방법

Python에서 리스트 형태로 저장된 NumPy 배열들을 하나의 NumPy 배열로 합쳐야 하는 경우가 있습니다. 이 문제를 해결하는 방법은 여러 가지가 있으며, 각 방법마다 장단점이 존재합니다.해결 방법:np. concatenate 함수 사용:

Pandas에서 그룹화된 데이터프레임 반복 방법

1. for 루프 사용:위 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.2. apply 함수 사용:위 코드는 for 루프 코드와 동일한 출력을 생성합니다.apply 함수 사용 시 주의 사항:apply 함수는 각 그룹에 대해 함수를 한 번만 호출합니다

Pandas 열의 리스트 요소를 각각 행으로 변환하는 방법

먼저, 리스트를 포함하는 Pandas 열을 만들어야 합니다. 예를 들어 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다.방법 1: explode() 함수 사용Pandas에는 explode() 함수를 사용하여 리스트를 각 요소별 행으로 변환하는 간편한 방법이 있습니다

Python 및 Pandas에서 "ValueError: cannot reindex from a duplicate axis" 오류 해결 방법

pandas DataFrame을 인덱싱 또는 재인덱싱하는 동안 ValueError: cannot reindex from a duplicate axis 오류가 발생합니다. 이 오류는 인덱스에 중복 값이 있음을 의미합니다

Flask-SQLAlchemy에서 ID로 레코드 삭제하기

필수 조건:Flask 설치Flask-SQLAlchemy 설치데이터베이스 설정단계:삭제할 레코드 가져오기: session. query()를 사용하여 삭제할 레코드를 위한 쿼리 객체를 만듭니다. filter_by() 메서드를 사용하여 id 속성을 기준으로 레코드를 필터링합니다

파이썬에서 연속 배열과 비연속 배열의 차이점

연속 배열:연속 메모리 위치에 저장된 요소들로 구성됩니다.인덱싱을 사용하여 빠르게 요소에 액세스할 수 있습니다.크기가 고정되어 있습니다.중간에 요소를 삽입하거나 삭제하면 배열을 다시 구성해야 하므로 비용이 많이 드는 작업입니다

NumPy 배열을 효율적으로 내림차순으로 정렬하는 방법

np. sort() 함수는 NumPy에서 제공하는 기본적인 정렬 함수입니다. 기본적으로 오름차순으로 정렬하지만, reverse 매개변수를 True로 설정하면 내림차순으로 정렬할 수 있습니다.np. sort() 함수는 매우 빠르고 효율적이며 대부분의 경우에 적합합니다

Pandas 데이터프레임에서 마지막 행 데이터 삭제하기

Pandas에서 데이터프레임의 행을 삭제하는 가장 일반적인 방법은 drop() 함수를 사용하는 것입니다.2. iloc[] 사용:iloc[] 인덱싱을 사용하여 마지막 행을 슬라이싱하는 방법도 있습니다.3. loc 사용:

Pandas에서 NaN 값을 빈 문자열로 바꾸기

다음은 Pandas에서 NaN 값을 빈 문자열로 바꾸는 몇 가지 일반적인 방법입니다.1. fillna() 메서드 사용:결과:2. replace() 메서드 사용:결과:3. isna() 메서드와 조건문 사용:결과:참고:

Python Pandas에서 DataFrame 열을 날짜 시간 형식으로 변환하는 방법

Pandas에서 날짜 열을 DateTime 형식으로 변환하는 가장 일반적인 방법은 to_datetime() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 문자열, 숫자 또는 다른 형식의 데이터를 DateTime 객체로 변환합니다

Pandas DataFrame을 딕셔너리로 변환하는 방법

1. to_dict() 메서드 사용Pandas DataFrame에는 to_dict() 메서드가 있으며, 이를 사용하여 딕셔너리를 간편하게 생성할 수 있습니다.결과:to_dict() 메서드는 기본적으로 각 열을 키로

Python 및 SQLAlchemy를 사용하여 세션 객체로 삭제하기

이 게시물에서는 세션 객체를 사용하여 데이터를 삭제하는 방법에 대해 설명합니다.세션 객체를 사용하여 데이터를 삭제하려면 다음 단계를 수행합니다.삭제하려는 객체를 가져옵니다.session. delete() 메서드를 사용하여 객체를 삭제합니다

Python, JSON, Django에서 NumPy 배열을 JSON으로 직렬화하는 방법

Python에서 NumPy 배열을 JSON으로 직렬화하려고 할 때 "NumPy array is not JSON serializable" 오류가 발생합니다. 이 오류는 NumPy 배열이 JSON 형식으로 직접 변환될 수 없는 데이터 형식이기 때문입니다

Django Model() vs Model.objects.create(): 심층 비교 및 프로그래밍 예시

1. Model():기능: 데이터베이스에 저장되지 않은 모델 인스턴스를 메모리에 생성합니다. 모델 속성값 설정 가능. 실제 데이터베이스 저장은 명시적으로 save() 메서드를 호출해야 함.데이터베이스에 저장되지 않은 모델 인스턴스를 메모리에 생성합니다

Pandas를 사용하여 동일한 워크북의 여러 워크시트에 pd.read_excel() 적용하기

이 글에서는 여러 워크시트를 포함하는 동일한 엑셀 워크북에서 데이터를 불러오는 방법에 대해 다룹니다. Pandas 라이브러리의 pd. read_excel() 함수를 사용하여 각 워크시트를 별도의 DataFrame으로 로드하거나 여러 워크시트를 하나의 DataFrame으로 결합하는 방법을 살펴보겠습니다