DataFrame 결합 : concat(), merge() DataFrame을 결합하는 방법으로는 `pd.concat()`과 `pd.merge()` 2가지가 있습니다. 1) pd.concat() concat 함수를 사용하면 단순히 데이터를 연결할 수 있습니다. 기본 사용 방법 `pd.concat([df1, df2])` : DataFrame df1과 df2를 이어 붙이기 옵션 axis : 축 (0 : 세로로[default], 1 : 가로로) join : 합치는 방법 : (outer : 합집합[default], inner : 교집합) # 기본 사용 df_concat = pd.concat([df1, df2]) # 세로로 합치기 (default) pd.concat([df1, df2], axis = 0) # 가로..
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Pandas에서 DataFrame을 탐색하는 방법에 대해서 알아보자 [참고] 주요 메서드 `head(n)` : 상위 데이터 확인 `tail(n)` : 하위 데이터 확인 `shape` : 데이터프레임 크기 `index` : 인덱스 정보 확인 `values` : 값 정보 확인 `columns` : 열 정보 확인 `dtypes` : 열 자료형 확인 `info()` : 열에 대한 상세한 정보 확인 `describe()` : 기초통계정보 확인 0) 데이터 불러오기 csv 파일로 불러오기 : `pd.read_csv({file_path})` import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv") 1) 데이터 확인하기 상위, 하위 일부 데이터 확인 `df.head(n)`, `df.tai..
ubuntu를 새로 들어가면 비밀번호가 없는데, 아래와 같은 명령어를 사용하면 설정할 수 있다. sudo passwd root 를 실행하면 새로운 비밀번호를 설정한다. 만약 다른 계정의 비밀번호를 설정하고 싶다면 root 자리에 계정이름을 넣으면 된다. sudo passwd ubuntu
이성미 강사님의 "[따배도] 따라 배우는 도커" 영상과 개인적인 학습 내용을 정리한 내용입니다. ✅ 컨테이너 이미지 사용 방법 이미지 검색 `docker search [옵션] ` docker search nginx 이미지 다운로드 `docker pull [옵션] ` docker pull nginx:1.14 태그를 생략하면 latest 버전 ex) `docker pull nginx` = `docker pull nginx:latest` 다운 받은 이미지 목록 출력 `docker images` IMAGE ID 전체 출력 : `docker images --no-trunc` 다운 받은 이미지 상세 보기 `docker inspect [옵션] ` 이미지 삭제 `docker rmi [옵션] ✅ 컨테이너를 실행하고 종료..
이성미 강사님의 "[따배도] 따라 배우는 도커" 영상과 개인적인 학습 내용을 정리한 내용입니다. 1. 무엇을 컨테이너로 만드는가? 개발한 프로그램과 실행환경을 모두 컨테이너로 만든다. MSA(Micro Service Architecture) 환경이 Polyglot 애플리케이션 운영 각각의 Application Service에 맞춰서 컨테이너를 만듦 2. 컨테이너를 어떻게 만드는가? Dockerfile이 뭔가 Dockerfile을 이용해 컨테이너를 빌드한다. Dockerfile은 Container를 만들 수 있도록 도와주는 명령어 집합 쉽고, 간단, 명확한 구문을 가진 text file로 Top-Down 해석 컨테이너 이미지를 생성할 수 있는 고유의 지시어(Instruction)를 가짐 대소문자를 구분하지..
이성미 강사님의 "[따배도] 따라 배우는 도커" 영상과 개인적인 학습 내용을 정리한 내용입니다. 1. 컨테이너를 왜 배워야 하는가? 소프트웨어의 운영 플랫폼이 아래와 같이 바뀌고 있다. Bare Metal -> Virtualization -> Any Infrastructure On-premise(전통적인 환경에서의 배포) -> Virtual Machine(가상 환경에서의 배포) -> Container(컨테이너로의 배포) 애플리케이션을 동작시키기 위해서 각 필요로 하는 환경설비, 라이브러리, 소프트웨어 플랫폼이 다른데 이러한 환경을 독립적으로 만들어서 애플리케이션을 동작시켜 주는 공간을 컨테이너라고 한다. 🌟 컨테이너의 장점 컨테이너 어플리케이션의 용량이 적다. 확장성이 좋다. 배포가 쉽다. ➡️ 시대가 ..
파이썬을 사용하다 보면 가상환경을 필수적으로 사용할 것이다. 기본적으로는 아나콘다(혹은 미니콘다)를 사용할 텐데, 또 다른 방법으로는 `venv`를 사용하는 방법이 있다. 특히, 아나콘다는 너무 무겁기 때문에 특정 상황에서는 간단하게 가상환경을 구축하고 싶을 때가 있을 것이다. 이때 `venv`를 사용하면 된다. venv 사용법 python2에서는 virtualvenv라는 외부 패키지를 사용했어야 했고, python3.3부터는 venv가 내장 모듈로 포함되었다. venv는 파이썬 내장 모듈으로 별도 외부 패키지 설치 없이 파이썬만 설치되어 있으면 바로 사용 가능하다. 1. 폴더 이동 venv로 가상환경을 구성하면 해당 위치에 폴더가 생기기 때문에, 먼저 가상환경을 구성할 폴더로 이동하자. cd {프로젝..
Jupyter Notebook Install 원하는 가상환경에서 Jupyter Notebook 설치하기 conda install jupyter or pip install jupyter conda로 설치했다면 다른 것도 conda로만, pip로 설치했다면 다른 것도 pip로 설치하자. ipykernel 설정 가상환경 별로 jupyter kernel에 연결시켜줘야 한다. ipykernel을 설치하고 연결해 주자. conda instsall ipykernel python -m ipykernel install --user --name={가상환경이름} kernel 목록 보기 jupyter kernelspec list kernel 제거하기 jupyter kernelspec uninstall {가상환경이름}
