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파이썬 5

(matplotlib) 실시간 그래프 출력 오류(with 파이참)

파이참 matplotlib 파이참에서 실시간 그래프를 출력할 때 빈창만 나온다면 다음과 같은 설정을 변경해주세요! * 메뉴 : 설정 -> 도구 -> Python Scientific -> "도구 창에 플롯 표시" 체크해제 설정이 끝나신 다음 아래 코드 입력해서 실시간으로 출력 되는지 확인해보시면 됩니다 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation from random import randrange fig = plt.figure(figsize=(6, 3)) x = [0] y = [0] ln, = plt.plot(x, y, '-') plt.axis([0, 100, 0, 10]) def update(frame): x..

programming/python 2023.01.20

(pandas)판다스 데이터프레임 기본조작(삽입, 삭제, 조회 등)

#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..

programming/python 2022.11.17

(Jupyter notebook)파이참 주피터 원격 설정 방법

# 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..

programming/python 2022.11.16

(파이썬)백그라운드 실행(jupyter notebook, python 등)

#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 ..

programming/python 2022.11.11

(pandas)파이썬 시간 데이터 보간(누락 데이터)

#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..

programming/python 2022.10.27
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