리뷰쟁이

Pandas는 데이터 분석을 위한 유용한 도구 중 하나입니다. 하지만 때때로, ValueError: If using all scalar values, you must pass an index와 같은 오류 메시지를 볼 수 있습니다. 이 오류 메시지는 DataFrame 객체를 생성할 때 모든 값이 스칼라 값인 경우 발생하는 오류입니다. 이 경우, Pandas는 DataFrame 객체를 생성할 때 인덱스를 지정하지 않은 경우를 처리할 수 없기 때문에 오류가 발생합니다. 이러한 오류를 해결하는 방법은 인덱스를 DataFrame 생성자에 전달하는 것입니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 인덱스를 지정할 수 있습니다. import pandas as pd data = { "Name": "John", "Ag..

데이터 처리 과정에서는 무한대 값(inf)이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 수를 0으로 나누면 무한대 값을 반환합니다. 하지만, 이러한 값은 데이터 처리나 분석에서 문제를 일으킬 수 있습니다. 이에 따라 무한대 값을 결측치로 대체하여 데이터를 정확하게 처리할 필요가 있습니다. 무한대 값을 대체하는 방법 중 하나는 numpy 라이브러리의 np.inf를 np.nan으로 대체하는 것입니다. 이를 pandas의 replace 함수를 이용해 간단하게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임(df)에서 무한대 값을 대체하는 코드는 다음과 같습니다. import numpy as np import pandas as pd df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, in..

Python은 이메일 주소를 검증하는 간단한 방법을 공유합니다. re 모듈을 사용할게요1. 이메일 주소의 유효성 검사Python으로 이메일 주소의 유효성을 검사하려면, 다음과 같은 is_valid_email 함수를 사용할 수 있습니다.import re def is_valid_email(email): # 이메일 주소의 기본 형식을 검증합니다. pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$' if re.match(pattern, email): return True return False위 코드는 이메일 주소의 기본 형식이 올바른지 확인하는 정규식을 사용했어요. re.match 함수는 입력된 이메일 주소가 정규식에 부합하는지 확인하고, 부합하면 T..

밤늦게 AWS에서 날라온 메일을 보고 화들짝 놀래서 확인해봤어요. 무료 사용 가능한 750시간 중 85%의 사용량을 초과하게 되면 AWS 프리티어 사용자에게 메일이 발송되는 시스템입니다. 저는 처음에 이로 인해 과금이 발생할 것 같은 불안감이 들어 확인해본 결과, 프리티어 수준의 인스턴스를 1개만 사용하면 1달 기준 최대 사용 가능한 시간이 744(24시간 x 31일)시간으로, 750시간을 초과할 일이 없기 때문에 과금이 발생하지 않는다는 것으로 확인했어요! 하지만 혹시 몰라 좀 더 알아보니 혹시 인스턴스를 2개 이상 구동되어 있는 경우라면 실제 저 메시지를 무시하시면 안된다고 합니다. 서비스 -> AWS 비용관리 탭으로가서 결제 대금 내역을 확인하여, 더블 체크해주세요. AWS측에서 프리티어 사용자에게..

파이썬 판다스(Pandas)를 사용하여 데이터프레임(DataFrame)에 행을 추가하는 방법은 크게 2가지가 있습니다. 1. loc 사용하기 import pandas as pd # 빈 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3']) # 새로운 행 추가 df.loc[0] = [1, 2, 3] print(df) 2. append 사용하기 import pandas as pd # 빈 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3']) # 새로운 행 생성 new_row = pd.Series([1, 2, 3], index=df.columns) # 데이터프레임에 행 추가 df = df.append..

안녕하세요, 개발하는 마케터입니다. 구글 스프레드 시트에서 간단하게 행과 열을 바꾸는 방법을 공유합니다. 우선 아래와 같은 데이터 테이블이 있다고 가정해보겠습니다. 여기서부터는 본인이 행과 열을 바꾸고 싶은 데이터 셋으로 바로 따라하시면서 테스트하시면 됩니다. 해당 시트를 전체 선택하여, (맥의 경우 command + A , 윈도우의 경우 ctrl + A) 오른쪽 마우스 버튼을 클릭합니다. 그리고 복사 -> 선택하여 붙여넣기 -> 순서 바꾸기를 클릭해주시면 됩니다. 그렇게 하고나면, 내가 기존에 세팅해둔 데이터 셋이 아래와 같은 이미지로 변경되는 것을 확인할 수 있습니다 :-) 때로는 가로로 쫙 나열해서 데이터를 보여줄 필요도 있다보니, 알고 있으면 유용하게 사용할 수 있는 핵심 기능입니다~ ㅎㅎㅎㅎ

UnboundLocalError: local variable 'df_recently_date' referenced before assignment 외부에서 선언한 변수를 함수 속에서 호출하려고 할 때 발생하는 오류입니다. 보통은 전역변수를 지역변수로 호출해서 발생합니다. 전역변수란 전역 범위에서 활동하는 변수이며, 전역 범위란 함수를 포함하여 내가 작성한 스크립트 전체에서 해당 변수를 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 지역변수는 특정 지역범위 내에서만 영향을 미치는 변수를 말합니다. 코드로 설명하면 아래와 같습니다. j = 3 def test(): k = 1 # k는 지역변수 print(k) test() print(j) # j는 전역변수 여기서 j는 전역변수, k는 지역변수가 됩니다. 대부분의 경우 이와..

단축키 : ! + tab 기본적으로 html 파일 생성 후 빈 화면에서 "!"(느낌표)만 입력하면 아래와 같은 화면이 생성된다. 이후 tab 을 누르면 이쁘게 태그 자동완성이 완료된다. 단, !(느낌표)를 입력해도 아래 이미지처럼 목록 생성이 안된다면, 최 하단 바를 살펴보자. 최 하단 바에 빨간색 네모 부분이 Diango HTML로 되어 있다면, 해당 부분을 클릭하여, html 로 변경해주면 된다. 그럼 정상적으로 작동 될 것이다.