Python
Pandera: 데이터프레임 검증에 최적화된 도구 주요 장점 * Pandas와 통합: Pandas 데이터프레임에 대해 스키마 기반 검증을 수행합니다. * 유연한 검증 조건: 열 데이터 타입, 값 범위, Null 여부 등 다양한 검증 조건을 정의할 수 있습니다. * 명확한 오류 메시지: 스키마 불일치에 대한 명확한 오류 메시지를 제공합니다. 단점 * 대용량 데이터 검증에서는 속도가 느릴 수
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Tuple Unpacking 이란 * 하나의 튜플(tuple)을 여러 개의 변수로 분해하여 사용하는 것 a, b, c = (1, 2, 3) 문제점 * 변수 갯수가 맞지 않을 때 # 예시 코드: 변수 갯수 불일치 result = (0.8, 0.1) accuracy, loss, precision = result # ValueError 발생 * 의미없는 변수 이름을 사용시 → 이후에 가독성 이슈 # 예시 코드:
Data
사업쪽 담당자가 Python으로 공부하다가, 종종 물어보러 온다. 오늘은 지하철 승하차인원을 엑셀로 안받고 직접 API로 가지고 오는 법 물어보길래 최소한으로 코드를 작성해주었다. Python Crawling은 익숙치 않아서 겸사겸사 기록용으로 남긴다. Auth는 [서울시 데이터광장](https://data.seoul.go.kr/)가서 받아오면 된다. import pandas as pd import requests result=requests.get(f'
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Python Jupyter Notebook을 웹에서 실행했을 때는 뒤 배경이 다음과 같이 하얀색으로 나와서 볼 수가 있다. 그런데 vscode에서 다크모드 상황에서 실행하면 아래와 비슷한 형태로 나오게 되면시각화 이후에 제대로 볼 수가 없는 상황이 발생한다. 이 때는 lib/python3.8/site-packages/pyLDAvis 디렉토리에 존재하는 _display.py의 일부를 수정해줘야 한다. 현재 버전 기준, 27,
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왜 데코레이터를 사용할까? * 데코레이터는 함수를 수정하지 않은 상태에서 추가 기능을 구현할 때 사용 As-Is def hello(): print('hello 함수 시작') print('hello') print('hello 함수 끝') def world(): print('world 함수 시작') print('world') print('world 함수 끝'