# 시간이 연속적으로 존재하며 결측치가 없는지 확인 df['date_time'].diff().unique() # 시간을 차분했을 경우 첫 값은 nan, 이후 모든 차분값이 동일하면 연속이라 판단한다.>> array([ 'NaT', -3600000000000], dtype='timedelta64[ns]')check = len(df['date_time'].diff().unique())if check ==2: Ans =Trueelse: Ans = FalseTrue > 시간이 연속적으로 존재하며 결측치가 없음False > 시간이 연속적으로 존재하지 않고 결측치가 존재함

2025.04.16 - [About Dev(Python)] - [Alone Env] Jupyter Lab을 Git과 연결 -1 [Alone Env] Jupyter Lab을 Git과 연결 -1언제 어떻게 될지 모르는 상황에서 갑자기 떠나야하는 일이 생긴다면 급하게 백업본을 찾기보다는클릭 한번으로 백업을 하는게 좋겠다는 생각이 들었다. 그래도 명색이 IT 업계에 있는데 문명knellbalm.tistory.com 언제 어떻게 될지 모르는 상황에서 갑자기 떠나야하는 일이 생긴다면 급하게 백업본을 찾기보다는클릭 한번으로 백업을 하는게 좋겠다는 생각이 들었다. 그래도 명색이 IT 업계에 있는데 문명화된 기술을 써봐야지아무튼 그래서 Git에 어거지로 연결하는데는 ChatGPT의 도움이 컸다...뭐 당연히 간단하게 세..

언제 어떻게 될지 모르는 상황에서 갑자기 떠나야하는 일이 생긴다면 급하게 백업본을 찾기보다는클릭 한번으로 백업을 하는게 좋겠다는 생각이 들었다. 그래도 명색이 IT 업계에 있는데 문명의 이기를 사용하지 않을 수는 없었다 그래서 벼르고 별러왔던 Git 연동을 해버렸다핑계라면 핑계지만 Git으로 관리를 해야지 해야지하면서 미뤄놨던 숙제를 조금 끝낸 느낌이 컸다물론 예전과 비교하면 나혼자 환경을 구축한게 얼마나 많이 발전을 했는지 대견할 정도다입사하고 나서는- Colab을 쓸수도 없고(물론 쓸 수 있었지만 데이터를 구글에 올리는게 매우 부담되었기 때문에)- 회사 계정으로 Windows를 받아서 Python 환경변수부터 세팅을 하기에는 당시 능력 대비 너무나 IT의 벽은 높았고- 난생 처음들어보는 리눅스 환경에..

CONCAT pd.concat() 데이터프레임을 물리적으로 이어붙여주는 함수 axis에 따라 붙이는 방향이 달라짐(default : axis = 0) MERGE pd.merge() 각 데이터에 존재하는 고유값(key)를 기준으로 병합할때 사용함 JOIN pd.join() merge를 기반으로 만들었지만, 행 인덱스를 기준으로 결합한다는 점에서 차이가 있음

Six Rules for Deploying your Machine Learning Models Faster | by Mike Bernico | Towards Data Science - : https://towardsdatascience.com/six-rules-for-deploying-your-machine-learning-models-faster-b5b071a4a29e Six Rules for Deploying your Machine Learning Models Faster Data science and machine learning can improve almost any aspect of an organization, but only if your ideas get used. Over the las..

둘다 타입을 확인할 수 있지만.... type(object) return object type isinstance(object, classinfo) return True | False * 예시 type(1.2) >> isinstance(1.2, float) >> True isinstance(1.2, int) >> False isinstance(1.2, (int,float,str)) >> True

※ 결론 : if __name__ == "__main__": 의 의미는 메인 함수의 선언, 시작을 의미함 - import 해서 사용했을 때 .py 내 모든 코드가 실행되는 것을 방지 * __name__ : 해당 파이썬 파일(.py)의 이름 ▶ 모듈의 이름 ex) function1.py >> __name__ = function1 * 그 파일 안에서 해당 함수를 실행시키면 __name__ 변수에 담기는 것은 그 파일 혹은 모듈의 이름이 아닌 __main__ 이라는 값이 되도록 정해져 있다 * 예시 - function1.py def plus(a,b): print(f'{a+b} imported from{__name}') if __name__ == '__main__': plus(4,6) >>> 10 importe..

List to Dict 에는 여러가지 방법이 있다. ## example ## string_list = ['A','B','C'] 1. Dictionary Comprehension 이용 dictionary = {string : 0 for string in string_list} print(dictionary) >> {'A':0, 'B':0 , 'C':0} 위 내용을 조금 변형해보자면 dictionary = {string : i for i, string in enumerate(sting_list)} print(dictionary) >> {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2} 2. dict.fromkeys(key,value) 이용 dictionary = dict.fromkeys(string_list,0) ..

1. 문자열 부분 일치 method : in , not in print('y' in 'python') >>> True print('n' not in 'python') >>> False print('pn' in 'python') >>> False 2. 앞부분 일치 method : startswith() str = 'python' print(str.startswith('py')) >>> True print(str.startswith('on')) >>> False 3. 뒷부분 일치 : endswith() str = 'python' print(str.endswith('on')) >>> True print(str.endswith('off')) >>> False

Python의 isdigit()은 문자열이 숫자로 구성되어 있는지 판별해준다 * 음수나 소숫점이 있을 경우에는 숫자임에도 불구하고 False를 리턴해준다 - 숫자로만 이루어져 있다면 True - 문자가 껴있다면 False >> str.isdigit() return True(False)