일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- sqlite
- PER
- flutter
- Linux
- PyQt
- 라즈베리파이
- urllib
- IOS
- 리눅스
- pandas
- mssql
- 유니티
- 맛집
- swift
- python
- tensorflow
- GIT
- MS-SQL
- 날짜
- 함수
- MySQL
- javascript
- ASP
- port
- 다이어트
- Unity
- node.js
- ubuntu
- Excel
- PyQt5
아미(아름다운미소)
import pandas as pd# 초기 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame({'ccc': [1, 2, 3]})# 조건에 따라 추가할 열 정의new_columns = {}if df['ccc'].max() > 2: new_columns['aaa'] = df['ccc']if df['ccc'].min() ccc aaa bbb0 1 1.0 21 2 2.0 42 3 3.0 6
import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data = { 'a': ['value1_value2', '', 'value3_value4', 'value5_value6'], 'b': [1, 2, 3, 4]}df = pd.DataFrame(data)# a 컬럼이 빈 문자열이 아닐 경우 _ 기준으로 split하고 첫 번째 값 사용df['first_value'] = df['a'].apply(lambda x: x.split('_')[0] if x else None)print(df)
import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data1 = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}data2 = {'a': [2, 3, 4], 'b': [5, 6, 7], 'c': [8, 9, 10]}df = pd.DataFrame(data1)df2 = pd.DataFrame(data2)# df2에만 있는 값 찾기result = df2[~df2.set_index(['a', 'b', 'c']).index.isin(df.set_index(['a', 'b', 'c']).index)]print(result)
import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data = { 'A': [1, 2, 'three', 4], 'B': [True, False, 7.2, 'eight'], 'C': [9, 10, 11, 12]}df = pd.DataFrame(data)# 데이터 타입 확인print("데이터 타입:")print(df.dtypes)# 타입이 다른 행 찾기non_string_A = df[~df['A'].apply(lambda x: isinstance(x, str))]non_int_C = df[~df['C'].apply(lambda x: isinstance(x, int))]non_bool_B = df[~df['B'].apply(lambda x: isinstance(x, bool))]pri..
sql case whenSELECT 이름, 성적, 출석률, CASE WHEN 성적 >= 90 AND 출석률 >= 90 THEN 'A' WHEN 성적 >= 80 AND 출석률 >= 80 THEN 'B' WHEN 성적 >= 70 AND 출석률 >= 70 THEN 'C' WHEN 성적 >= 60 AND 출석률 >= 60 THEN 'D' ELSE 'F' END AS 등급FROM 학생;np.whereimport pandas as pdimport numpy as np# 샘플 DataFrame 생성data = { '이름': ['학생1', '학생2', '학생3', '학생4', '학생..
import pandas as pddef fn_df(dict_df_types, df) -> pd.DataFrame: list_int = [k_ for (k_, v_) in dict_df_types.items() if (v_ != 'string') and (v_ != 'boolean') and (k_ in df.columns.to_list())] list_str = [k_ for (k_, v_) in dict_df_types.items() if (v_ == 'string') and (k_ in df.columns.to_list())] list_bool = [k_ for (k_, v_) in dict_df_types.items() if (v_ == 'boolean') and (k_ in df..
rm -Rf /Applications/Android\ Studio.apprm -Rf ~/Library/Preferences/AndroidStudio*rm -Rf ~/Library/Preferences/com.google.android.*rm -Rf ~/Library/Preferences/com.android.*rm -Rf ~/Library/Application\ Support/AndroidStudio*rm -Rf ~/Library/Logs/AndroidStudio*rm -Rf ~/Library/Caches/AndroidStudio*rm -Rf ~/.AndroidStudio*rm -Rf ~/Library/Application\ Support/Google/AndroidStudio*https://stackov..
source ~/.bashrc 시 내용이 적용이 안될 경우예를 들어, ~/.bash_profile 파일에 다음 줄을 추가할 수 있습니다:if [ -f ~/.bashrc ]; then source ~/.bashrcfi이렇게 설정하면 로그인할 때마다 .bashrc가 자동으로 적용됩니다.
미니쿠베 시작minikube start쿠바네티스 대시보드 실행minikube dashboard리소스적용kubectl apply -f .yaml서비스확인kubectl get podskubectl get svc디렉토리구조k8s-project/│├── deployments/│ ├── mysql-deployment.yaml│ └── web-deployment.yaml│├── services/│ ├── mysql-service.yaml│ └── web-service.yaml│├── configs/│ ├── configmap.yaml│ └── secrets.yaml│├── pvc/│ └── mysql-pvc.yaml│└── README.md
your-project-directory/│├── dags/ # DAG 파일을 저장하는 디렉토리│ └── your_dag.py # 예시 DAG 파일│├── Dockerfile # Dockerfile│└── docker-compose.yml # docker-compose.yml 파일DockerfileFROM apache/airflow:2.5.0# 한국 시간대 설정ENV TZ=Asia/SeoulRUN apt-get update && apt-get install -y tzdata && \ ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && \ echo $TZ > /etc/timez..