문과생CS정복기

import pandas as pd셀트리온_df=pd.read_excel(r'C:\Users\user\Downloads\셀트리온_20200501-20210501.xlsx')셀트리온_df['일자'] = 셀트리온_df['일자'].astype('str')# 한 날짜로 데이터 합치기pv_0 = pd.pivot_table(셀트리온_df, values='제목', index='일자', aggfunc='sum')pv_0.reset_index(inplace=True)pv_0.columns.valuespv_0from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerimport numpy as npfrom datetime import datetime, timedelta#최종 ..

1.꾸미기 --> 스킨편집 클릭 2. html 편집 클릭 3. HTML 에 다음 코드 넣기, 총 3군데   웹브라우저의 새 탭을 열어서 내 블로그에 있는 아무 글이나 클릭해서 화면에 띄우기그 다음 키보드의 F12 누르기    아래 코드를 복사해서 넣었으면 .markdown-body 부분을 모두 아까 복사했던 dkContent 로 고쳐주기 4. CSS 클릭 --> 코드추가, 총2군데 /* 1.TOC */맨 윗부분에 넣기@charset "UTF-8";/* 1.TOC */#sidebar { position: fixed; top: 165px; /* Adjust based on your header height */ left: 10px; /* Adjust based on your layout */ widt..

날짜 형식이 있는 데이터가 있다면 데이터를 다루기 전 컬럼을 datetime type으로 설정해 주는 것이 좋다.왜냐하면 여러 데이터들을 다룰 때 날짜로 join해주는 경우가 많기 때문이다. 이 때 datatype을 통일해줘야 편하다.또한 날짜 컬럼을 활용하여 년,월,일,주,요일 등의 기준으로 데이터를 가공하게 되는 경우가 많기 때문에 datetime 형식으로 바꿔줘야 한다.날짜 컬럼이 있다면 먼저 컬럼의 datatype을 확인해야 한다.예를 들어 20210130 와 같은 데이터가 들어 있어도 int형일 수 있으므로 dataframe.info() 를 통해 컬럼의 datatype을 확인해야 한다.위에서 보면 일자 컬럼이 int64형이다.import datetimeSM_sc_df['일자'] = pd.to_d..

부트캠프에는 그룹스터디가 있다부트캠프가 진행된지 벌써 한 달이 지났습니다. '꼬꼬마코더' 는 그간 강사님의 강의에 성실히 임했고 팀 프로젝트도 별탈없이 마쳤습니다. 스케쥴만 따라가기도 힘들 법도 한데 자율 그룹 스터디를 모집하는 글들도 많이 올라왔어요.코딩테스트 부터 시작해서 기술트렌드 온라인 스터디, 논문제출 Lab까지 다들 열정이 정말 대단하신 것 같아요. 전 아직 '꼬꼬마코더'라 부트캠프 스케쥴에만 최선을 다하려고 했죠. 그런데 PL님이초보자/비전공자를 위한 코딩테스트 스터디 모집  이란 제목으로 코테 그룹스터디를 만들어 주신거에요. 역시 제목에 '초보자' 란 단어가 들어가야 들어갈 마음이 생기더군요. 나만 못하면 다른 사람이 피해를 볼 수도 있고 부끄럽잖아요. 일단 냅다 신청해서 스터디를 시작했습..

import pandas as pdfrom datetime import datetime, timedelta# 시작 날짜와 종료 날짜 설정start_date = datetime(2019, 1, 2).date()end_date = datetime(2023, 12, 31).date()# 날짜를 datetime 형식으로 변환kosdaq_20192023['일자'] = pd.to_datetime(kosdaq_20192023['일자']).dt.date# 누락된 날짜에 대한 데이터 채우기current_date = start_datewhile current_date     #if current_date not in kosdaq_20192023['일자']:    if not kosdaq_20192023['일자'].isin..

3x3 크기의 numpy 배열(행렬)을 만드는 방법은 여러 가지가 있습니다. 배열의 내용이 무엇인지에 따라 적절한 함수를 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 모든 요소가 0인 배열, 또는 모든 요소가 1인 배열, 또는 무작위 값을 가진 배열 등을 만들 수 있습니다. 여기 몇 가지 예시를 드리겠습니다:모든 요소가 0인 배열:import numpy as npzeros_array = np.zeros((3, 3))print(zeros_array)모든 요소가 1인 배열:import numpy as npones_array = np.ones((3, 3))print(ones_array)무작위 값이 포함된 배열:import numpy as nprandom_array = np.random.rand(3, 3)print(ran..

numpy 배열에 대해 직접적인 append 연산은 numpy의 append() 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다. 하지만, 일반적인 파이썬 리스트에서 사용하는 append() 메소드와는 다소 차이가 있습니다. numpy.append()는 새로운 배열을 반환하며, 원래 배열은 변경되지 않습니다. 또한, numpy 배열의 크기나 차원을 자유롭게 조정하려면 명시적으로 차원을 설정하거나 변형해야 합니다.예를 들어, 초기 배열을 생성한 후에 이 배열에 새로운 요소를 추가하는 방법은 다음과 같습니다:1. 1차원 배열에 요소 추가하기:import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3])arr = np.append(arr, 4) # 배열에 요소 4 추가print(arr)출력: [1, 2,..

💡 input() 💡 input(). split()1234 입력 1 2 3 4 띄어써서 입력 💡 map()1 2 3 4 입력하면 map함수 객체 자체를 뱉어낸다. 1 2 3 4 입력하면 map함수 객체 자체를 뱉어낸다. 1 2 3 4 띄어써서 입력하면 map함수는 못받아들인다.map(int, input())은 input()으로 받은 문자열의 각 문자를 int 함수에 전달한다. 그러므로 각 문자는 숫자로 변환되어야 합니다."1 2 3 4" 문자열에서 각 문자('1', ' ', '2', ' ', '3', ' ', '4')는 개별적으로 처리된다. 여기서 숫자가 아닌 공백 문자(' ')는 int 함수로 변환할 수 없기 때문에 ValueError가 발생한다. 💡 map() 결과를 list로 받기1 2 3 ..