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#python #pandas pandas DataFrame을 활용하다보면 조작을 해줘야 할 상황이 자주 생기는데 관련해서 말씀드리겠습니다. 1. 삽입 - 중간에 데이터프레임을 삽입하려면 concat을 사용하면 편리함 - a DataFrame 선언 - b DataFrame 선언 - a 중간에 b 삽입 - a2와 b2로 .copy() 한 이유는 원본을 건드리지 않기 위함 - ignore_index = True : 삽입하면서 index를 다시 설정하기 위함 2. 삭제(drop) - 열 drop (원본을 변경하려면 옵션에 "inplace=True" 설정 a.drop(['A'], axis=1) - drop할 열의 이름을 list로 저장한 후 삽입해주어도 됨 drop_cols = ['A', 'B', 'C'] a.d..

# pycharm # jupyter notebook 파이참에서 실행되고 있는 jupyter notebook 서버를 원격으로 연결하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 우선 jupyter notebook 원격 설정을 해주어야하는데, 아래 링크를 참고해주세요 (만약 원격설정 없이 하시려면 연결할때마다 서버 실행 후 원격 연결 해주시면 됩니다.) https://limmmmm.tistory.com/12 (Jupyter notebook)주피터 노트북 세팅(원격 연결, 오류(500error) 등) #Jupyter notebook 데이터분석, 인공지능에 필수?로 사용되고 도움을 많이 주는 Jupyter notebook에 대해서 말씀드리겠습니다. 원격으로 서버를 열어놓는다면, 어디서든 작업하기 쉬워지니 해보시면 좋을 li..

#Ubuntu 20.04 #python 컴퓨터 또는 서버(보드) 등 부팅 시 자동으로 프로그램이 실행되도록 환경을 구성하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 주로 라즈베리파이에 프로그램을 등록시켜 부팅 시 자동으로 프로그램을 실행할 때 사용하는 방법입니다. 전체흐름 : service 파일 생성 -> service 등록 1. service 파일 생성 - 편집기 등으로 service 파일을 생성함 nano [프로그램명].service - 아래의 내용을 프로그램에 맞게 수정해주면 됨 [Unit] Description=Test Program After=network.target [Service] ExecStart=/usr/bin/python3 -u test.py WorkingDirectory=/home/test_pr..

#Jupyter notebook 데이터분석, 인공지능에 필수?로 사용되고 도움을 많이 주는 Jupyter notebook에 대해서 말씀드리겠습니다. 원격으로 서버를 열어놓는다면, 어디서든 작업하기 쉬워지니 해보시면 좋을 것 같아요 전체순서 : Jupyter notebook 설치 -> config 파일 수정 -> background 실행 1. Jupyter notebook 설치 - 설치과정은 참 쉬운데 오류가 많을때가 있어요 - pip install jupyter, jupyter notebook, notebook ... 이것처럼 다양하게 사용하셔서 그런데 그런 분들 중 나는 Jupyter notebook만 사용하겠다 하는 사람은 아래처럼 다운받아주세요. pip install notebook - 만약 오류가..

#python #jupyter notebook 파이썬을 활용하다 보면 백그라운드에서 프로그램이 실행되면 편할때가 많은데 오늘은 그 부분에 대해서 설명드리겠습니다. 1. jupyter notebook - jupyter notebook 원격 서버를 계속해서 서버를 열어놓고 싶을 때 백그라운드에서 실행시켜주시면 좋아요~ - jupyter notebook 원격 관련 https://limmmmm.tistory.com/12 (Jupyter notebook)주피터 노트북 세팅(원격 연결, 오류 등) #Jupyter notebook 데이터분석, 인공지능에 필수?로 사용되고 도움을 많이 주는 Jupyter notebook에 대해서 말씀드리겠습니다. 원격으로 서버를 열어놓는다면, 어디서든 작업하기 쉬워지니 해보시면 좋을 ..

#pandas, python 아래와 같이 규칙적으로 데이터가 들어오다가 누락되는 상황이 발생하였을 때 보간처리를 하는 방식에 대해 말씀드리겠습니다. 전체흐름 : 시간의 차이 계산 - 새로운 데이터 프레임 생성 - 합치기 최종 코드는 맨 하단에 정리되어있습니다. 1. 세부사항 dif_time = _df['date'].iloc[_idx] - _df['date'].iloc[_idx - 1] - 이전의 시간과 현재의 시간의 차이를 계산하여 누락이 있는지 확인 if dif_time != pd.Timedelta(minutes=10): dif_count = dif_time / pd.Timedelta(minutes=10) - 1 - 차이가 있다면 얼마나 차이가 있는지 계산 _new_df = pd.DataFrame(co..