잠토의 잠망경

오류 상황 단일 값에 대하여 DataFrame을 만드는 경우 def sample01(): ''' 모든 값이 scaler인 경우 오류 :return: ''' import pandas as pd from pandas import DataFrame datas:DataFrame = pd.DataFrame({'col1':2, 'col2':1}) # ValueError: If using all scalar values, you must pass an index print(datas) solution 1 index를 지정한다. github def sample02(): ''' 모든 값이 scaler인 경우 :return: ''' import pandas as pd from pandas import DataFrame d..

1. pymysql install pymysql 2. 첫번째 행 갖고 오기 github data = cursor.fetchone() def sample01(ip:str, port:int, user:str, passwd:str, db:str, query:str)->tuple: """mariadb 첫번째 행 갖고 오기 Args: ip: ip port: port user: id passwd: password db: 기본 db Returns: 없음 """ import pymysql db = pymysql.connect(host = ip, port = port, user = user, passwd = passwd, db = db, charset='utf8', autocommit=True) cursor = db.c..

관련 github https://github.com/yiwonjae/Project_Stock_Markets_Python/blob/master/Sample01/20200415_01.py 방법 1 def Make_Date_01(): #https://www.programiz.com/python-programming/datetime/strftime from datetime import datetime, timedelta # 현재 시간 얻어오기 now = datetime.now() # 현재 시간을 얻어 온다. before = now - timedelta(days=10) # 현재 시간 기준 10일 전 시간을 얻는다. print(before) print(now) strBefore:str = before.strftim..

문제 상황 오류 메시지 Could not fetch URL https://pypi.org/simple/sklearn/: There was a problem confirming the ssl certificate: HTTPSConnectionPool(host='pypi.org', port=443): Max retries exceeded with url: /simple/sklearn/ (Caused by SSLError(SSLError(1, '_ssl.c:499: error:1407742E:SSL routines:SSL23_GET_SERVER_HELLO:tlsv1 alert protocol version'),)) - skipping python 2.7 종료 때문이지 pip download가 정상적으로 되지 ..

groupby를 활용하여 matplot에 chart 그리기 GitHub https://github.com/yiwonjae/Project_Python_Lib/blob/master/PandasMy/PandasMyLibs.py ''' Groupby 된 DataFame을 chart로 구성 ''' def makeGroup_s003(df:DataFrame)->None: print(df.info()) grouped:DataFrameGroupBy = df.groupby(['file_name']) import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt for name, group in grouped: group:DataFrame = group ..

multi Column을 활용하여 Groupby하기 Github ''' dataframe을 이용하여 group by 진행할때 multicalumn을 이용하는 방법 ''' def makeGroup_s002()->None: from numpy import ndarray import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd ## Data 준비 datas = pd.DataFrame({'key1':['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], 'key2':['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], 'data1': np.random.rand(5), 'data2': np.random.rand(5)}) print(datas) ..

groupby하기 위해서 dataframe이 사용된다. autoindicate를 위하여 DataFrameGroupBy를 추가하면 mean, std 같은 이미 정의된 class member를 사용할 수 있다. GitHub from pandas.core.groupby.groupby import DataFrameGroupBy def makeGroup(df:DataFrame)->None: print(df.info()) grouped:DataFrameGroupBy = df.groupby(['file_name']) for key, item in grouped: print(key) print(item) grouped:DataFrameGroupBy = df.groupby(['order']) for key, item i..

파일들을 읽어 하나의 pandas로 만든다. Github https://github.com/yiwonjae/Project_Python_Lib/blob/master/PandasMy/PandasMyLibs.py import pandas as pd from pandas import DataFrame ''' 목적: 전달 받은 file list의 것들을 parsing해서 dataframe으로 만들어준다. i ) files : list형태로 전달 받으면 하나씩 읽어서 나중에 merge한다. o ) Dataframe : file 이름 list 참고: https://rfriend.tistory.com/256 ''' def readDataFrame(files:list)->DataFrame: datasets = [] fo..