퇴사각 잡히면 . . 요즘 가장 핫한 드라마 일타 스캔들 보시나요? 이제 마무리를 향해 가서 살짝 아쉬운 마음입니다. 최치열 스타일링이 기억에 많이 남아서 짤 만들어봤어요 이미지는 필요한 곳에 마음껏 사용해 주세요 :) . . 드라마 일타 스캔들 2화 1시간 6분 최치열 대사 中 (배우 정경호) 나만큼 이 시간이 간절하고 치열했으면 좋겠어 . . 드라마 일타 스캔들 3화 33분 36초 최치열 (배우 정경호) . . 드라마 일타 스캔들 6화 2분 10초 최치열 (배우 정경호) . . . 실수령액이 궁금할 땐 연봉계산기 2023 . . 앱 다운로드 하러가기 GO
01. 전체 데이터에서 사용할 데이터가 적은 경우 new_columns = ['A1', 'A2', 'A3'] data1 = data[new_columns].copy() # new_columns라는 이름의 리스트를 생성 # data 데이터에서 new_columns 컬럼만을 추출 후 사본으로 복사한 뒤 data1라는 변수에 할당 (복사해서 사용하는게 중요) 02. 전체 데이터에서 삭제할 컬럼이 적은 경우 data.drop(columns=['Name'], inplace= True ) # data 데이터에서 Name 컬럼 삭제 (nplace=True 사용시 데이터가 바로 바뀜) unnessery_columns = ['A1', 'A2', 'A3'] data1 = data.drop(unnessery_columns, axis = 1).copy() # unnessery_columns라는 이름의 리스트를 생성 # drop 함수를 활용하여 unnessery_columns에 명시한 컬럼들을 전부 버린 후 사본으로 복사한 뒤 data1라는 변수에 할당 (옵션 axis = 0 row 버림 / axis = 1 column 버림) 03. 데이터 컬럼명 변경 rename_columns = ['A_1', 'A_2', 'A_3'] data1.columns = rename_columns # new_columns라는 이름의 리스트에 컬럼명을 수정 # data1 변수에 들어간 데이터의 컬럼명을 위에 명시한대로 변경됨 04. 데이터 컬럼 순서 변경 oredered_columns = ['A_3', 'A_2', 'A_1'] data1 = data1[oredered_columns] # oreder_columns라는 이름의 변수에 컬럼명 리스트를 사용 # data1 데이터에서 위 컬럼 순서대로 다시 컬럼을 검색 ...
01. 파일 불러오기 pd.read_csv("data/data1.csv") # 같은 폴더 안에 데이터 파일이 있는경우 ( data 폴더 안 data1.csv을 불러옴) pd.read_csv("./data/data1.csv") # 같은 폴더 안에 데이터 파일이 없는 경우 ( ../ 상위 이전폴더를 의미 ) path="C:/ .... /data.csv" pd.read_csv(path) # 컴퓨터 절대 경로(환경 변수) 연결, 공유시 사용하기 좋음 (판다스는 \를 /로 변경) url="https://... /data.csv" pd.read_csv(url) # URL로 파일 불러오기 import seaborn as sns sns.load_dataset('titanic') # 데이터셋 데이터 불러오기 ( https://github.com/mwaskom/seaborn-data ) # 간단하게 시각화 연습시 사용하기 좋음 02. DB 불러오기 import sqlite3 connect = sqlite3.connect('data/data.db') # data폴더의 data.db에 접속을 해주세요. query="SELECT * FROM 'data'" # data 테이블에서 모든 칼럼을 가져오는 쿼리 (테이블명은 (') 사용) pd.read_sql(query, connection) # 판다스로 물러옴 03. 파일 저장하기 data.to_csv("data.csv", index= False ) # 작업한 data 데이터를 data.csv 파일명으로 저장 # index=False는 인덱스 값이 저장이 안됨 plt.savefig("image_1.jpg", dpi=300) # 그래프 저장 04. 현재 폴더 확인 import os print (os.getcwd())
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