파이썬(34)
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[Python] json to dataframe
2~3가지 방법들이 있는데 해당 내용들을 정리해보고자 한다. 1. Dict to Dataframe in Python JSON 형식을 Dataframe으로 변환하는 방법을 찾아 헤메던 과정에서 알게 된 내용을 정리해보았다. 나사 날씨데이터로 받은 날씨 JSON은 아래와 같다. {'ALLSKY_SFC_SW_DWN': {'20170101': 2.06, '20170102': 1.8, '20170103': 3.12, '20170104': 2.71, '20170105': 1.34, '20170106': 2.05, ... 이 정보들을 최상위 key를 컬럼으로 2번쨰 key를 인덱스로, value들을 value로 변환하..
2022.04.04 -
[Python] JSON to dataframe
json_normalize import pandas as pd import json from pandas import json_normalize data = ''' { "Results": [ { "id": "1", "Name": "Jay" }, { "id": "2", "Name": "Mark" }, { "id": "3", "Name": "Jack" } ], "status": ["ok"] } ''' info = json.loads(data) df = json_normalize(info['Results']) #Results contain the required data print(df) 출력: id Name 0 1 Jay 1 2 Mark 2 3 Jac..
2022.04.04 -
[Python] Colab(코랩)과 로컬 Pycharm 연동하기
Colab(코랩)과 로컬 Pycharm 연동하기 코랩계정 ngrok 계정 pycharm Professional (학생은 1년 무료) NGROK https://dashboard.ngrok.com/get-started/setup 접속하여 회원가입 후 토큰을 복사한다. Colab 런타임 > 런타임유형 변경 > GPU로 변경 GPU 설정 확인, Cuda 버전도 확인 !nvidia-smi 드라이브 마운트 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 토큰, 패스워드 설정 # https://dashboard.ngrok.com/get-started/setup # 에서 생성한 토큰번호 NGROK_TOKEN = '토큰토큰' PAS..
2021.12.08 -
[python] shift() , pct_change(), diff(), rolling(), resample()
[python] shift() , pct_change(), diff(), rolling(), resample() shift() 인덱스에 연결된 데이터를 일정 간격으로 이동시키는 함수. default => period = 1, axis=0(row) axis=1을 하면 데이터가 오른쪽으로 이동하게 된다. mmm_df['Close_lag1'] = mmm_df['Close'].shift() Date Open High Low Close Adj Close Volume Close_lag1 2017-01-03 178.830002 180.000000 177.220001 178.050003 154.443573 2509300 NaN 2017-01-04 178.029999 178.899994 17..
2021.10.13 -
[python] tf.constant vs tf.Variable
For tf.constant, the input value must be a static non-tensor type. For example a numpy array. -> tf.constant의 인풋값은 tensor type이 아니어야 한다! tesnor type의 값을 넣으면 Expected float32, got of type 'Tensor' instead. 오류발생..
2021.09.23 -
[python] feed_dect, placeholder
[python] feed_dect feeding이란? x에 학습용 데이타를 어떻게 넣을 것인가? 이를 피딩(feeding)이라고 한다. import tensorflow as tf input_data = [1,2,3,4,5] x = tf.placeholder(dtype=tf.float32) y = x * 2 sess = tf.Session() result = sess.run(y,feed_dict={x:input_data}) print result # [ 2. 4. 6. 8. 10.] 처음 input_data=[1,2,3,4,5]으로 정의하고 다음으로 x=tf.placeholder(dtype=tf.float32) 를 이용하여, x를 float32 데이타형을 가지는 플레이스 홀더로 정의하다. shape은 편의..
2021.09.23