메모

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # CSV 파일 읽기 df = pd.read_csv('data.csv') # 날짜를 인덱스로 설정 df.set_index('날짜', inplace=True) # 데이터가 있는 층의 열만 선택 layers = df.columns[1:] # 각 층별 데이터를 리스트에 저장 data = [] for layer in layers: values = df[layer].dropna().values data.append(values) # 차트 설정 plt.figure(figsize=(10, 6)) colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(data))) ..

ini로 저장하기 import configparser # configparser 객체 생성 config = configparser.ConfigParser() # 설정값 지정 config['section1'] = {'key1': 'value1'} # 설정 파일에 쓰기 with open('config.ini', 'w') as f: config.write(f) # 설정 파일에서 읽기 config.read('config.ini') value = config['section1']['key1'] print(value) json으로 저장하기 import json # 데이터 생성 data = {"key1": "value1", "key2": "value2"} # 파일에 쓰기 with open("data.json", "w..

Flask에서 파이썬 코드를 실행할 때 인수를 전달하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. URL의 쿼리 문자열(Query String)을 이용하는 방법 예시: http://localhost:5000/my_function?arg1=value1&arg2=value2 Flask의 request 모듈을 이용하여 URL의 쿼리 문자열에서 인수를 추출할 수 있습니다. 예시 코드: python from flask import Flask, request app = Flask(__name__) @app.route('/my_function') def my_function(): arg1 = request.args.get('arg1') arg2 = request.args.get('arg2') # 파이썬 코드 실행 return ..

import io from pdfminer.converter import TextConverter from pdfminer.layout import LAParams from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter from pdfminer.pdfpage import PDFPage import re import nltk import numpy as np # PDF 파일 열기 pdf_file = open('example.pdf', 'rb') # PDF를 텍스트로 변환 rsrcmgr = PDFResourceManager() retstr = io.StringIO() codec = 'utf-8' laparams = LAParams() de..

import PyPDF2 import re import nltk import numpy as np # PDF 파일 열기 pdf_file = open('example.pdf', 'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) # 모든 페이지에서 문장 추출하여 단어로 분리 후 근접한 단어 찾기 word1 = 'apple' word2 = 'juice' for page_num in range(pdf_reader.getNumPages()): # 페이지 추출 page = pdf_reader.getPage(page_num) text = page.extractText() # 문장으로 분리 sentences = nltk.sent_tokenize(text) # 문장에서 단어로 분리..

import pandas_datareader as pdr import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # Set the start and end dates for the exchange rate data start_date = '2000-01-01' end_date = '2022-02-22' # Get exchange rate data from FRED using pandas_datareader df = pdr.get_data_fred('DEXKOUS', start_date, end_date) # Split the data into train..

1. verticalLayout 관련하여 아래와 에러 발생 시 TypeError: addWidget(self, QWidget, stretch: int = 0, alignment: Union[Qt.Alignment, Qt.AlignmentFlag] = 0): argument 1 has unexpected type 'FigureCanvasTemplate' 관련 라이브러리 잘못 import 해서 발생함 from matplotlib.backends.backend_template import FigureCanvas 를 아래로 변경 from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas 2. AttributeError: mod..

1. 디버깅 콘솔에 출력 : print 2. for 문 탈출 break 3. 판다스 데이터 프레임의 필드 형식을 숫자는 바꾸는 방법. -df2 = df.astype(float) -df2 = df.apply(pd.to_numeric) 더보기 ※ astype(float)과 apply(pd.to_numeric)의 차이 astype(float)과 apply(pd.to_numeric)는 데이터프레임 또는 시리즈의 값을 숫자 형식으로 변환하는 판다스 함수입니다. 그러나 두 함수에는 몇 가지 차이점이 존재함. astype(float): astype(float)은 데이터프레임 또는 시리즈의 모든 요소를 지정된 데이터 유형으로 변환함. astype(float)은 숫자로 변환할 수 없는 값이 있는 경우 오류를 발생시킴. ..