DayDay Note

pandas. to_numeric  pandas .to_numeric(arg, errors = 'raise', downcast = None) numeric type으로 변환 Parameters: arg  :  list, tuple, 1 차원 배열 , or Series errors  : {‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}, default 는 ‘raise’       ·          ‘raise’: invalid parsing 시 exception 발생 ('pandas' 문자열은 파싱 불가 )       ·          ‘coerce’: invalid 한 값은 NaN 값으로 캐스팅       ·          ‘ignore’: 원 데이터 값대로 데이터 반환 downcast  : {‘integer’, ‘signed’, ‘unsigned’, ‘float’} , default None Returns: numeric으로 캐스팅한 값을 반환, 입력된  arg인자 값이 Series면 Series을 반환하고 그 외에는 ndarray을 반환 pandas .DataFrame.astype DataFrame .astype (dtype, copy = True, errors = 'raise', **kwargs) object를 특정 타입으로 캐스팅 Parameters: dtype  : 캐스팅하려는    data ...

pandas.DataFrame.plot.bar import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 4).round(1),                   index=['snail', 'pig', 'elephant','rabbit', 'giraffe'],                   columns=pd.Index(['speed', 'lifespan', 'active', 'cuite'],                   name='Genus')) ax = df.plot(kind='bar',figsize=(10,4), rot = 0) plt.show() ==> output in Pycharm

1. 데이터를 저장할 폴더 생성     C:\data\db 폴더 생성(default경로) or 원하는 위치에 생성     ※ 기본 directory는  C:\data\db이다. 2. server 실행     MongoDB가 설치된 폴더를 환경설정변수에 추가     cmd창에서 아래와 같은 명령어로 MongoDB 실행 mongod (기본 디비 폴더 사용 시) mongod --dbpath 'DB path' (DB directory를 변경하고 싶을 때 사용) 3. client 접속     새로운 명령창을 켜고 mongo 명령어로 서버에 접속 4. 기본 명령어 - 데이터베이스 조회 show dbs - 데이터베이스로 이동 use db명 - 현재 collection 조회 show collection - 현재 db조회 삭제할 디비로 이동(use db db.dropDatabase() 5. Collection 생성 db.createCollection('collection명', [opotion]) - capped: boolean 이 값을 true로 설정하면 capped collection을 활성화 시킨다. capped collection이란 고정된 크기를 가진 collection으로 지정한 size초과시 가장 오래된 데이터를 덮어씀 해당 옵션 지정시 size option도 핋수로 지저해야 함 - size: number capped collection을 위해 해당 collection의 최대 크기를 byte로 지정 - autoIndex: boolean 기본값은 false, true로 지정시 _ID필드의 index를 자동으로 생성...

random module np.random. normal (loc = 0.0, scale = 1.0, size = None) 정규 분포 확률 밀도에서 표본 추출함. 생성된 난수는 정규 분포의 형상을 가짐 Parameters: loc :  정규분포 평균 ( 중심점 ) scale :  표준편차 size : Output shape.  개수 혹은  ( 행 ,  열 ) Returns: out :  설정된  parameters 에 따른   ndarray or scalar  값을 반환 ex) np.random.normal(0, 1, (2, 3)) 평균이 0 이고 표준편차가 1 인 정규분포를 띄는 2x3 의 행렬 값을 반환 받음

CHAR형 (고정 길이 문자열)  최대 길이를 지정하여 문자열을 저장     CHAR(10) : 최대 10문자로 된 문자열을 저장 VARCHAR형 (가변 길이 문자열) 최대 길이를 지정하나, 데이터 크기에 맞춰 저장공간이 변경, 즉 저장되는 문자열의 길이에 맞는 가변적인크기를 가짐 문자열형 상수를 검색 조건으로 지정 SELECT 열 FROM 테이블명 WHERE 조건식 조건식에 문자열형을 비교할 경우 싱글쿼트('')로 둘러싸야 함 예) SELECT * FROM table WHERE name = 'XXX' 자료형에 맞게 표기한 상수값을 literal이라고 하는데 문자열 literal은 싱글쿼트로 표기 문자열 상수 '의 이스케이프 문자열 상수 안에 '를 포함해야 하는 경우 '를 2개 연속 기술 (' -> '') It's -> 'It''s'