도전하는 프로그래머

HTML 연습! 이것은 첫 번째 문단입니다. 이것은 두 번째 문단입니다! 커피 녹차 우유 이 페이지를 통해 기본적인 HTML 태그 몇 개만 살펴보겠습니다! DOCTYPE 선언 HTML 파일을 쓸 때는 가장 먼저 선언을 써야 합니다. 이전의 html 버전을 사용하려면 조금 복잡하게 써야 하지만, 가장 최신 버전인 HTML 5를 사용하기 위해서는 이렇게만 쓰면 됩니다: title 태그 페이지의 제목은 태그에 써주면 됩니다. 브라우저의 탭이나 방문 기록에 나와 있는 바로 그 제목이 이 곳에 들어갑니다. Sample Website h1~h6 태그 한 페이지에 여러 개의 머리말이 있을 수 있는데요. 그 중 가장 중요한 머리말은 (heading 1), 그 다음으로 중요한 머리말은 (heading 2). 이런 식으로..

HTML 태그의 구성 HTML 태그는 두 가지 요소로 구성되어 있습니다. 태그 이름과 속성(attribute)입니다. 1. 태그 이름 태그 이름은 계속 봐왔던 p, li, img 이런 것들입니다. 태그를 상징하는 기호 안에 태그 이름을 가장 먼저 넣어주게 됩니다. , , 처럼 말이죠. 2. 속성 모든 HTML 태그는 속성이라는 추가 정보를 가질 수 있습니다. 태그 이름이 아닌 것은 모두 속성이라고 생각하면 됩니다. 속성은 일반적으로 속성 이름과 속성 값을 하나의 쌍으로 갖게 됩니다. (예: name="value") 만약 HTML 태그가 , 태그처럼 둘로 나누어져 있다면, 시작 태그에 속성을 적어줍니다. 예시를 살펴봅시다. 우유 위 태그에는 id라는 속성이 있고, 그 값은 "favorite"입니다. 한 태..

데이터를 구하는 가장 쉬운 방법은, 이미 누군가 만들어둔 데이터를 사용하는 것입니다. 대표적으로, 국가 기관에서는 공익 목적으로 여러 데이터를 공개합니다. 그 외에도 데이터를 검색하는 사이트나, 데이터를 공유하는 사이트들이 있죠. 국내 사이트 서울열린데이터광장 https://data.seoul.go.kr/ 공공데이터포털 https://www.data.go.kr e-나라지표 http://www.index.go.kr/ 국가통계포털 http://kosis.kr 서울특별시 빅데이터 캠퍼스 https://bigdata.seoul.go.kr/ 통계청 http://kostat.go.kr/ 각 사이트를 보면, 여러 분야의 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다. 혹은 원하는 데이터를 신청하면 제공해주기도 합니다. 그 외에..

DataFrame.drop_duplicates DataFrame의 drop_duplicates는 중복된 값을 가진 행을 제거하고 unique한 행만 남도록 해주는 기능을 제공합니다. drop_duplicates에 들어갈 수 인자 중 자주 쓰이는 것들은 같습니다. 1. subsetsubset에 명시한 컬럼들 기준으로 중복제거가 진행됩니다. 2. keepkeep='first' -> 중복된 컬럼 중 가장 위쪽의 행을 남기고 그 아래의 행들은 삭제 keep='last' -> 중복된 컬럼 중 가장 아래쪽의 행을 남기고 그 아래의 행들은 삭제 default값은 'first'입니다. 3. inplaceinplace=True -> 원본 DataFrame에 대해 중복 행 제거 inplace=False -> 원본 Data..

pandas의 empty는 Series 또는 DataFrame이 비어있으면 True를 return합니다. 반대로 비어있지 않으면 False를 return합니다. import pandas as pd dict_test = { } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) print(df_test.empty) -- Result Empty DataFrame Columns: [] Index: [] True 위 예시는 비어있는 DataFrame인 df_test를 만들고 df_test의 empty를 적용한 결과입니다. DataFrame에 column도 row도 아무것도 없으니 비어있죠. 따라서 True가 return됩니다. import pandas as pd dict_te..

Python pandas에는 duplicated라는 method가 있습니다. duplicated method는 DataFrame에 있는 행들 중 중복된 값을 가진 행이 뭔지 True, False의 형태로 알려줍니다. Syntax DataFrame.duplicated(subset=list/none, keep='first'/'last'/False) subset subset에는 중복값 테스트를 할 기준 column을 적습니다. 만약 subset을 적지 않으면 모든 컬럼의 데이터를 기준으로 중복값을 가진 row를 체크합니다. keep='first' --> 중복된 row 중에서 가장 위에 있는 row를 제외하고 나머지 row에 중복 flag(True)를 달아줍니다. keep='last' --> 중복된 row 중에..

Pandas의 isna method는 어떤 값이 NaN값인지 아닌지를 체크합니다. NaN값이라면 True, NaN값이 아니라면 False를 return합니다. 아래 예씨를 보시죠. import numpy as np import pandas as pd print(pd.isna(np.nan)) -- Result True isna method가 NaN값을 받으니 True값을 return하는 것을 볼 수 있습니다. 마치 아래 글에 있는 numpy의 isnan과 비슷한 기능을 하죠. https://cosmosproject.tistory.com/367 Python numpy : isnan (NaN값 다루기, None값 다루기, null값 다루기, NaN값 테스트, None값 테스트, nvl, coalesce 어느 ..

dropna function은 DataFrame에서 NaN value가 존재하는 행(row) 또는 열(column)을 제거해줍니다. dropna의 syntax는 다음과 같습니다. DataFrame.dropna(axis=0/1, how='any'/'all', subset=[col1, col2, ...], inplace=True/False) dropna에 들어갈 수 있는 parameter들은 더 많지만 일단 대표적인 것들만 보겠습니다. axis = 0/1 or 'index'/'columns' 0 or 'index' -> NaN 값이 포함된 row를 drop (default 값입니다.) 1 or 'columns' -> NaN 값이 포함된 column을 drop how = 'any'/'all' any -> ro..

DataFrame 인덱싱을 할때 이름이나 위치로 할수 있다 우선적으로는 기본형태를 알고 참고성으로 단축형태를 이해하면 좋을듯 합니다 이름으로 인덱싱하기 기본 형태 단축 형태 하나의 row 이름 df.loc["row4"] row 이름의 리스트 df.loc[["row4", "row5", "row3"]] row 이름의 리스트 슬라이싱 df.loc["row2":"row5"] df["row2":"row5"] 하나의 column 이름 df.loc[:, "col1"] df["col1"] column 이름의 리스트 df.loc[:, ["col4", "col6", "col3"]] df[["col4", "col6", "col3"]] column 이름의 리스트 슬라이싱 df.loc[:, "col2":"col5"] 위치로 인..

맥북 - 안드로이드 파일전송 스마트 스위치 사용해서 파일 전송을 하고 있었는데 어느날 ... 탐색기 메뉴가 안보이기 시작했다 도전 1. 안드로이드 파일 트랜스퍼 실패... 안드로이드 파일 트랜스퍼를 설치해도 인식이 안된다고 뜨고 ㅠㅠ https://www.android.com/filetransfer/ Android File Transfer Android File Transfer Browse and transfer files between your Mac computer and your Android device. Download now For Mac OS X only. No extra software is needed for Windows. Supports macOS 10.7 and higher. www..