2020년 9월 27일 일요일
[python]DataFrame, pandas string DateTime으로 변환
2020년 9월 26일 토요일
pandas indexing(txt 내린파일 변환)
2020년 9월 20일 일요일
[파이썬]python DataFrame 만드는 방법
From list of lists, array of arrays, list of series
2차원 리스트나 2차원 numpy array로 DataFrame을 만들 수 있습니다. 심지어 pandas Series를 담고 있는 리스트로도 DataFrame을 만들 수 있습니다.
따로 column과 row(index)에 대한 설정이 없으면 그냥 0, 1, 2, ... 순서로 값이 매겨집니다.
import numpy as np
import pandas as pd
two_dimensional_list = [['dongwook', 50, 86], ['sineui', 89, 31], ['ikjoong', 68, 91], ['yoonsoo', 88, 75]]
two_dimensional_array = np.array(two_dimensional_list)
list_of_series = [
pd.Series(['dongwook', 50, 86]),
pd.Series(['sineui', 89, 31]),
pd.Series(['ikjoong', 68, 91]),
pd.Series(['yoonsoo', 88, 75])
]
# 아래 셋은 모두 동일합니다
df1 = pd.DataFrame(two_dimensional_list)
df2 = pd.DataFrame(two_dimensional_array)
df3 = pd.DataFrame(list_of_series)
print(df1)
0 1 2
0 dongwook 50 86
1 sineui 89 31
2 ikjoong 68 91
3 yoonsoo 88 75
From dict of lists, dict of arrays, dict of series
파이썬 사전(dictionary)으로도 DataFrame을 만들 수 있습니다.
사전의 key로는 column 이름을 쓰고, 그 column에 해당하는 리스트, numpy array, 혹은 pandas Series를 사전의 value로 넣어주면 됩니다.
import numpy as np
import pandas as pd
names = ['dongwook', 'sineui', 'ikjoong', 'yoonsoo']
english_scores = [50, 89, 68, 88]
math_scores = [86, 31, 91, 75]
dict1 = {
'name': names,
'english_score': english_scores,
'math_score': math_scores
}
dict2 = {
'name': np.array(names),
'english_score': np.array(english_scores),
'math_score': np.array(math_scores)
}
dict3 = {
'name': pd.Series(names),
'english_score': pd.Series(english_scores),
'math_score': pd.Series(math_scores)
}
# 아래 셋은 모두 동일합니다
df1 = pd.DataFrame(dict1)
df2 = pd.DataFrame(dict2)
df3 = pd.DataFrame(dict3)
print(df1)
name english_score math_score
0 dongwook 50 86
1 sineui 89 31
2 ikjoong 68 91
3 yoonsoo 88 75
From list of dicts
리스트가 담긴 사전이 아니라, 사전이 담긴 리스트로도 DataFrame을 만들 수 있습니다.
import numpy as np
import pandas as pd
my_list = [
{'name': 'dongwook', 'english_score': 50, 'math_score': 86},
{'name': 'sineui', 'english_score': 89, 'math_score': 31},
{'name': 'ikjoong', 'english_score': 68, 'math_score': 91},
{'name': 'yoonsoo', 'english_score': 88, 'math_score': 75}
]
df = pd.DataFrame(my_list)
print(df)
english_score math_score name
0 50 86 dongwook
1 89 31 sineui
2 68 91 ikjoong
3 88 75 yoonsoo
2020년 9월 12일 토요일
[python] 파이썬 빈 DataFrame에 데이터 넣기
그냥 Append 한다고끝이아니라
이렇게 직접 넣어줘야한다
self.sell_list = self.sell_list.append(pd.DataFrame([['22','151','sadsad']],columns=['date','sell_price','reason']))
예제
print("before sell_list %s" %self.sell_list)
self.sell_list = self.sell_list.append(pd.DataFrame([['22','151','sadsad']],columns=['date','sell_price','reason']))
print("after sell_list %s" % self.sell_list)
# self.sell_list = pd.DataFrame(['22','151','sadsad'],index=['date','sell_price','reason'])
# self.sell_list.append(pd.Series)
# self.sell_list.append(pd.DataFrame(['22','151','sadsad'],index=['date','sell_price','reason']))
print("0번째 인덱스 값 %s "%self.sell_list.iloc[0])
2020년 9월 11일 금요일
[gitlab] 깃랩 _ 로컬저장소의 파일 새 프로젝트로 올리기
로컬저장소의 파일 새 프로젝트로 올리기
1. 프로젝트가 있는 디렉터리로 이동하기
2. 초기설정
$ git config --global user.email "gitlab이메일"
3. init하기
$ git init
4. remote 생성
ejdrma@gmail.com
https://gitlab.com/dooo3/(새로만들이름)
git remote add origin https://gitlab.com/userName/(만들고싶은 프로젝트 이름)
https:// 부분은 gitlab에서 HTTP를 복사하여 넣어줍니다
origin이란 이름의 remote를 생성합니다
5. 현재 디렉터리 add, commit
$ git commit - "init"
6. push
$ git push -u origin master
-u 옵션으로 origin master 로 push
https://beomseok95.tistory.com/132
해당 링크에 있는 게시물을 참조하였습니다
2020년 9월 10일 목요일
2020년 9월 7일 월요일
[유니티] orthographic 카메라 줌 인/아웃,이동(영역설정), 단면효과 잘림효과 ,unity orthographic Camera section Script
orthographic 카메라의 nearClipPlane 값을 조절하면 단면효과를 낼 수 있다.
예)
스크립트 :
git rejected error(feat. cherry-pick)
문제 아무 생각 없이 pull을 받지않고 로컬에서 작업! 커밋, 푸시 진행을 해버렷다. push에선 remote와 다르니 당연히 pull을 진행해라고 하지만 로컬에서 작업한 내용을 백업하지 않고 진행하기에는 부담스럽다(로컬작업 유실 가능성) 해결하려...
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/// < summary > /// 검색 조건과 내용으로 테이블에 있는 데이터를 검색하는 메서드 /// </ summary > /// < param name = "valu...
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public class Test : MonoBehaviour { //매출 데이터를 읽어 들이고 Sales 객체 리스트를 반환한다. List<string> list = new List<string> { ...
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