본문 바로가기

전체 글

(1837)
Windows 10 RS5 Network Print Setup(네트워크 프린터 설치) 1. IP 프린터를 사용하는 프린터에 경우 수동 설치가 가장 좋다. 그 이유는 프린터 셋업본에 설치하면서 오는 이상한 프로그램이 설치가 안되기 때문이다. 물론 수동 설치는 매우 번거롭고 귀찮다. 하지만 깔끔하게 설치 되는 걸 좋아하면 추천한다. 2. 수동 셋팅 방법시작 > 설정(톱니바퀴) 설정 > 장치 장치 > 프린터 및 스캐너 장치 > 프린터 및 스캐너 > 프린터 또는 스캐너 추가 잠시 기다린 후 원하는 프린터가 목록에 없습니다. 클릭 TCP/IP 주소 또는 호스트 이름을 프린터 추가 장치 유형 > TCP/IP 장치 호스트 이름 또는 IP 주소에 프린터 IP 입력 디스크 있음 찾아보기 프린터 드라이버 위치에서 inf 파일 선택 후 열기 프린터 이름과 해당 장비에 명칭이 같은지 확인 후 다음공유 안함 클..
190506 11:25> Naver 실시간 검색어 20위 190506> Naver 실시간 검색어 20위 +------+-----------------------+| | 검색어 |+------+-----------------------+| 01위 | 먼데이옥션 || 02위 | 메디힐 || 03위 | 김세영 || 04위 | 캡틴아메리카 시빌워 || 05위 | 드라마 이몽 || 06위 | 입하 || 07위 | 주토피아 || 08위 | 전보람 || 09위 | 이몽 || 10위 | 박재민 || 11위 | 이정은6 || 12위 | 왕좌의 게임 시즌8 4화 || 13위 | 이시언 아파트 || 14위 | 뮤직웍스 || 15위 | 바비킴 || 16위 | 2019 싸이 흠뻑쇼 || 17위 | 와일드망고 || 18위 | 소피아노 || 19위 | 원피스 883화 애니 || 20위 ..
190506>Korea News keyword wordcloud 현재 뉴스에서 많이 사용중인 키워드 분석 시각화 모듈WordCloud를 활용하여 시각화190506 키워드 분석 시각화 현재 키워드>'중국': 93, '협상': 88, '미국': 79, '관세': 75, '한국': 64, '북한': 52, '트럼프': 52, '무역': 46, '대통령': 43, '기자': 41, '사람': 34, '이번': 32, '대한': 31, '위협': 31, '서울': 31, '산업': 31, '정부': 29, '추가': 29, '정책': 28, '대표': 28, '검찰': 27, '달러': 25, '지난': 24, '발사': 24, '부과': 24, '통해': 23, '무단': 23, '배포': 23, '금지': 23, '인상': 23, '세포': 23, '상황': 22, '다른..
Python Pandas 박스오피스 180505 순위 분석 +---+----------+------------+---------+-----------+----------+-----------------------------+------------+------+-----------+---------------+------+-------------+------------+-------------+------------+------------+---------+---------+| | audiAcc | audiChange | audiCnt | audiInten | movieCd | movieNm | openDt | rank | rankInten | rankOldAndNew | rnum | salesAcc | salesAmt | salesChange | salesInt..
Data Preprocessing(데이터 전처리) - 열 추가, 삭제 1. DataFrame Sourceimport pandas from pandas import DataFrame from pandas import Series from prettytable import PrettyTable df = DataFrame(grade_dic, index=['코난', '뭉치', '아름', '세모', '장미']) if isinstance(df, pandas.core.frame.DataFrame): table = PrettyTable([''] + list(df.columns)) for row in df.itertuples(): table.add_row(row) print(str(table)) else: print(df)+------+------+------+------+------+|..
Data Preprocessing(데이터 전처리) - 행 추가, 삭제 1. DataFrame Sourcegrade_dic = { '국어': [98, 88, 92, 63, None], '영어': [None, 90, 70, 60, 50], '수학': [88, 62, None, 31, None], '과학': [64, 72, None, 70, 88] } import pandas from pandas import DataFrame from prettytable import PrettyTable df = DataFrame(grade_dic, index=['코난', '뭉치', '아름', '세모', '장미']) if isinstance(df, pandas.core.frame.DataFrame): table = PrettyTable([''] + list(df.columns)) for ro..
Data Preprocessing(데이터 전처리) - 기초 1. 데이터 전처리분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업.데이터 분석에서 가장 많은 시간이 걸리는 작업.Data Manipulation(데이터 가공) / Data Handling(데이터 핸들링) / Data Cleanging(데이터 클리닝)이라 불린다. 2. Prettytablepip install prettytable 3. DataFrame Sourcegrade_dic = { '국어': [98, 88, 92, 63, None], '영어': [None, 90, 70, 60, 50], '수학': [88, 62, None, 31, None], '과학': [64, 72, None, 70, 88] } import pandas from pandas import DataFrame from prettytable im..
Pandas Aggregate Function(Pandas 집계 함수) 1. DataFrame Sourcefrom pandas import DataFrame grade_dic = { '국어': [98, 88, 92, 63, None], '영어': [None, 90, 70, 60, 50], '수학': [88, 62, None, 31, None], '과학': [64, 72, None, 70, 88] } df = DataFrame(grade_dic, index=['코난', '뭉치', '아름', '세모', '장미']) print(df) 2. 출력물 국어 영어 수학 과학코난 98.0 NaN 88.0 64.0뭉치 88.0 90.0 62.0 72.0아름 92.0 70.0 NaN NaN세모 63.0 60.0 31.0 70.0장미 NaN 50.0 NaN 88.0 Process finishe..