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소개 # 데이터 프레임에서 특정 칼럼이 유지될 동안 대상 칼럼의 값을 누적합니다. # index 번호 기준으로 내려가다가 값이 바뀌면 해당 group에서 다시 시작합니다. # 이전 group 값이 다시 시작될 경우 해당 값에서 다시 누적 계산이 시작됩니다. 자료 출처 # https://stackoverflow.com/questions/32847800/how-can-i-use-cumsum-within-a-group-in-pandas 라이브러리 및 데이터 불러오기 # 라이브러리 import pandas as pd # 데이터 mock_data = pd.read_csv('MOCK_DATA.csv') mock_data.head(3) id ssn first_name last_name email gender ip_a..

Python/Machine Learning 2019. 10. 9. 17:28

불러온 데이터 프레임을 기반으로 기본적인 편집해보기 1. 개요 안녕하세요. 이번 시간에는 CSV에서 불러온 데이터 프레임을 기본적으로 편집하는 방법에 대해 다룹니다. 데이터 프레임의 자료를 확인하고, 필요에 따라 JOIN으로 병합하거나 DROP 하는 방법에 대해 적혀 있습니다. 자세한 내용은 코드를 확인하세요. 출력물 한글 폰트 설정 >> 차트 등의 LABEL에서 한글이 깨지지 않게 됨.데이터프레임의 자료형태(str,boolean,int...) 확인CSV 불러오면서 날짜 인식시키기다수의 데이터프레임을 단순히 Append 형식으로 병합데이터프레임) JOIN으로 병합데이터프레임에서 특정 column 제거(drop) 시키기데이터프레임에서 특정 row를 index 값 기준으로 제거(drop) 시키기데이터프레임에..

Python/Machine Learning 2019. 1. 3. 19:02

● 주피터 노트북 테마가 보기 불편할 때 쓰는 방법. 1. 개요 파이썬 기반 데이터 분석용으로 주피터 노트북(jupyter notebook)을 많이 쓰실 겁니다. 그런데 쓰다보면 주피터 노트북을 이클립스처럼 테마를 적용해서 쓰고 싶을 때가 있습니다. 그럴 때 공식은 아닌 듯 하지만 jupyter_themes(바로가기)에서 주피터 테마를 제공하고 있습니다. 링크에서 볼 수 있는 것처럼 PIP로 바로 설치 가능하고, 커맨드 명령어로 쉽게 옵션을 바꿀 수 있습니다. 단점이라면 이게 공식이 아니다보니 적용하고 나면 결과창의 왼쪽 부분이 일부 잘려 보일 때가 있습니다. 그럴 때 사용할 수 있는 방법입니다. 2. 본론 결론부터 말해서 수작업으로 CSS 파일을 편집하면 됩니다. 우선 편집을 하기 전에 본인이 원하는 ..

Python/Machine Learning 2018. 11. 13. 17:23

파이썬은 JAVA랑은 주석처리 하는 방법이 다릅니다. 하지만 크게 어렵진 않아요. 파이썬에서 # ㅇㅇㅇ 하는 것은 해당 줄만 주석처리가 됩니다. 큰 따옴표 3개 """ 로 문구를 감싸면 """ 내부에 있는 코드는 전부 주석처리할 수 있습니다. 요약하면 아래와 같습니다. # 문구 // 해당 줄만 주석처리 됩니다. """ // 큰 따옴표 3개로 위 아래를 감싸면 여러 줄을 주석처리 할 우 있습니다. 주석 처리 """

Python/Machine Learning 2018. 8. 13. 14:41

이번 시간에는 django 설치 방법에 대해 알아보겠습니다. 별로 어렵진 않아요. 다만 사전에 Python은 반드시 설치가 되어 있어야 합니다. Python 설치가 완료되어 있다면 명령 프롬프트 창에서 아래와 같이 입력해줍니다. 첫번째는 pip를 최신화 하는 것이고 2번째가 django를 설치하는 것입니다. pip install --upgrade pip pip install django pip install django~=1.11.0 (혹시 버전별 설치가 필요하다면 이렇게) 다음은 이클립스입니다. 이클립스 역시 사전에 설치가 되어 있어야 하며, JAVA 환경변수 설정도 완료되어 있어야만 합니다. 완료가 되었다면 이클립스에서 Help -> Eclipse Marketplace를 클릭합니다. 그러면 아래와 같..

Python/Django 2018. 5. 16. 00:47