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최고의 여행용 쌍안경 부쉬넬 레전드 울트라 HD [ 쌍안경 ] 아프리카를 여행하기 위해서 반드시 필요한 물건이 있다. 바로 "쌍안경"이다. 쌍안경으로 동물들을 조심히 관찰할 수 있기에 아주 필요한 녀석이다. 쌍안경을 알아보는 순간, 너무나 많은 쌍안경이 있음을 깨닫고 순간 엄청 귀찮아졌다. 몇 배의 Zoom인지 눈으로 바라보는 구경이 몇인지 또 브랜드마다의 특징이 어떻게 다른지 그리고 가장 중요하다고 생각하는 선명도는 어떤지 등등등 그래도.... 잘 참고 전문가의 의견을 소중히 모아 하나의 제품이 눈에 들어왔다. 일단 내가 원하는 스펙은 이렇다. - 가볍고 빠르게 꺼내서 사용이 가능해야 한다. - 방수가 돼서 비가 와도 무리 없이 사용 가능해야 한다. - 15만 원을 넘지 않는 선에서 구매하고 싶었다. - 10배 줌은 되었으면 했다. [ 부쉬넬 레전드.. 2020. 4. 25.
데이터 전처리의 핵심은 apply 이다. [ 데이터프래임, DataFrame ] 우리는 간단한 데이터를 보기 좋게 확인할 때 엑셀(Excel)을 사용한다. 그리고 엑셀에 데이터를 시트(Sheet)에 넣어서 집계를 한다. 하지만 엑셀은 행x열에 한계가 있다. 1,048,576행x16,384열이 전부 차면 더 이상 값을 넣을 수 없다. 그래서 데이터 사이언티스트는 데이터프래임을 사용하기 시작했다. 왜냐? 데이터프래임에는 한계가 없기 때문이다. 데이터 프래임의 한계라면 메모리이다. 결국 메모리가 버텨주는한 데이터는 계속 넣을 수 있다. 그리고 이 데이터프래임을 정말 편하게 사용하게 해주는 도구가 있다. 그것이 바로 판다스(Pandas)다. 파이썬에서는 엑셀이 판다스가 되고, 시트가 데이터프래임이 된다. [ 판다스의 기능 찾기 ] 판다스(Pandas).. 2020. 4. 22.
python groupby로 그룹끼리 한줄 정리하기 [ 데이터 그룹 하기 ] 파이썬에서 엑셀처럼 데이터를 사용할 때 나는 데이터프래임(DataFrame) 타입으로 데이터를 만들어서 주물럭 거린다. 그러다 보면 데이터를 그룹끼리 묶어야 하는 순간이 온다. SQL을 사용할때 사용해본 Group by와 같은 기능이 필요하다. 먼저 예제로 데이터를 생성해 보겠다. df = pd.DataFrame(np.array([['사자', "1반", '어흥','010-1234-1234'], ['사자', "2반", '야옹','010-1234-4321'], ['늑대', "1반", '컹컹','010-4331-1234'], ['하마', "2반", '므허','010-1234-3567']]), columns=['종류', '반', '별명', "연락처"]) 왼쪽에 있는 데이터프레임으로 생성.. 2020. 4. 20.
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