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..

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. 현직에서 마케터로서 업무를 보다 보면, 업무 자동화나 데이터 분석을 위해 SQL, 파이썬이 필요하다는 것을 많이 느낍니다. 다만 로컬에서 주피터노트북을 쓰다 보면 여러 한계가 있었습니다. 고민하던 중 GCP에 대해서 알게 되었고, 문과생 코린이답게 몸빵으로 GCP(google cloud platform)를 기반으로 만든 vm instance에 주피터 노트북을 설치한 내용을 공유하려 합니다. 이 과정을 완료하고나면, 내가 설정한 IP로 어떤 환경에서든 (심지어 태블릿)으로도 편하게 접근할 수 있습니다. 어디서나 코딩을 할 수 있는 환경이 만들어지는 거죠. 좀 개발자스럽지 않나요? 왜 가상환경에서 주피터 노트북을 사용할까요? 해외 지역 IP를 쓰기 때문에 인해 상대적으로 ..