- git init:Initialize repositury
- .git : repository
- git status : working tree status
- git add : add to staging area
- git add . : add all files to staging area
- git commit : create version
- git commit -m "Message"
- git commit -am "Message" : add + commit
- git log : show version
- git log -stat
- git log -p
- git diff
- git checkout commit-ID
- git checkout master
- git config --global core.editor "nano"
- git reset --hard commit-ID
- git reset --soft commit-ID
- git log --all --grape -- oneline
- git commit --amend
- git init
- git remote add origin "http adress"
- git pull origin master
- git add *
- git commit -m "Message"
- git push --set-upstream origin master
import py_compile
py_compile.compile('py file name')
C:\Anaconda3\python.exe pyc_compile.py
C:\Anaconda3\envs\python36\python.exe pyc_compile.py
- ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
- 참조
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col_1': 1, 'col_2': 2})
- add an index
df = pd.DataFrame({'col_1':1, 'col_2':2}, index=[0])
- use a list instead of scalar values
df = pd.DataFrame({'col_1':[1], 'col_2':[2]})
- use pd.DataFrame.from_records() with a list
df = pd.DataFrame.from_records([{'col_1':1, 'col_2':2}])
- use pd.DataFrame.from_dict([]) with a list
df = pd.DataFrame.from_doct([{'col_1':1, 'col_2':2}])
data = ["first", "second", "third"]
for name in data:
for i in range(1,4):
globals()[name] = [x*i for x in range(3)]
import json
with open('?????.json', 'w', encoding='utf-8') as make_file:
json.dump(json_data, make_file, indent="\t")
import json
with open('?????.json', 'r') as f:
admin_info = json.load(f)
print(admin_info)
import os
admin_info_file = os.getenv('NAME')
>>> x = np.arange(6)
>>> x = x.reshape((2, 3))
>>> x
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
>>> np.zeros_like(x)
array([[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
cmd / powershell 관리자모드로 실행
ssh -i "AWSKEY.pem" ubuntu@ec2-IP주소.ap-northeast-2.compute.amazonaws.com
- python3 application.py : 파이썬 서버 구동
- Ctrl + Z : 프로세스 중지
- bg : 백그라운드에서 서버 다시 구동
- disown -h : 소유권 포기
- netstat -nap | grep {포트 번호}: 특정 포트 번호에서 돌아가는 프로세스를 확인하기
- kill -9 {프로세스 번호}: 특정한 프로세스를 종료시키기
- jobs : 프로세스 확인
- fg : 포어그라운드
- ssh [email protected]
- PASSWORD
- python3 application.py
- Ctrl + Z
- bg
- disown -h
- Geocoding
url = 'https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json?query='+addr
headers = {"Authorization": "KakaoAK {Private Key}"}
result = json.loads(str(requests.get(url,headers=headers).text))
if len(result['documents']) !=0:
match_first = result['documents'][0]['address']
return float(match_first['y']),float(match_first['x'])
else:
return None, None
- set CONDA_FORCE_32BIT=1
- conda create -n XXXXXXX python=3.7 anaconda
- conda activate XXXXXXX
- conda deactivate
# 공백 제거
df['email_strip'] = df['email'].str.strip() # 앞 뒤 공백을 제거
df['email_lstrip'] = df['email'].str.lstrip() # 앞 공백을 제거
df['email_rstrip'] = df['email'].str.rstrip() # 뒤 공백을 제거
# split(): 구분자를 기준으로 n개로 나눈다, expand=True이면 여러 컬럼, False이면 1개 컬럼에 리스트
df[['email_split_1', 'email_split_2']] = df['email'].str.split('@', n=1, expand=True)
# 치환
df['email_lower'] = df['email'].str.lower() # 모두 소문자로 변경
df['email_upper'] = df['email'].str.upper() # 모두 대문자로 변경
df['email_capitalize'] = df['email'].str.capitalize() # 앞문자 대문자로 변경
df['email_title'] = df['email'].str.title() # 단위별 앞문자 대문자로 변경
df['email_swapcase'] = df['email'].str.swapcase() # 소문자는 대문자, 대문자는 소문자로 변경
# 입력 패턴 또는 글자를 대체, 예제에서는 .을 _로 변경
df['email_replace'] = df['email'].str.replace(pat='.', repl='_', regex=False)
# 문자열의 위치(인덱스)
df['email_find'] = df['email'].str.find(sub='.') # 왼쪽부터 sub값 검색후 위치반환
df['email_findall'] = df['email'].str.findall(pat='[a-zA-Z]') # 찾은 모든 값 반환
df['email_rfind'] = df['email'].str.rfind(sub='.') # 오른쪽부터 sub값 검색후 위치반환
df['email_index'] = df['email'].str.index(sub='.') # 왼쪽부터 sub값 검색후 위치반환
df['email_rindex'] = df['email'].str.rindex(sub='.') # 오른쪽부터 sub값 검색후 위치반환
# 길이 반환
df['email_len'] = df['email'].str.len()
# 구성 확인
df['email_isalnum'] = df['email'].str.isalnum() # 알파벳 또는 숫자로만 구성 여부
df['email_isalpha'] = df['email'].str.isalpha() # 알파벳으로만 구성 여부
df['email_isdecimal'] = df['email'].str.isdecimal() # 숫자문자로만 구성 여부
df['email_isdigit'] = df['email'].str.isdigit() # 숫자문자로만 구성 여부
df['email_islower'] = df['email'].str.islower() # 소문자로만 구성 여부
df['email_isnumeric'] = df['email'].str.isnumeric() # 숫자문자로만 구성 여부
df['email_isspace'] = df['email'].str.isspace() # 공백(Whitespace)으로만 구성 여부
df['email_istitle'] = df['email'].str.istitle() # TitleCase형태로 구성 여부
df['email_isupper'] = df['email'].str.isupper() # 대문자로만 구성 여부
# 문자열 패턴
df['email_startswith'] = df['email'].str.startswith(pat='h') # 좌측값이 입력패턴과 일치 여부
df['email_endswith'] = df['email'].str.endswith(pat='com') # 우측값이 입력패턴과 일치 여부
df['email_contains'] = df['email'].str.contains(pat='kr', regex=False) # 값 중 패턴포함 여부
df['email_match'] = df['email'].str.match(pat='[a-zA-Z@.]') # 입력패턴과 일치 여부
# 파일 목록 얻기
glob.glob(wildcard) # 유닉스 경로명 패턴 스타일로 파일 목록을 얻을 수 있다.
os.listdir(path) # 지정된 디렉토리의 전체 파일 목록을 얻을 수 있다.
dircache.listdir(path) # os.listdir(path)와 동일한 파일 목록을 전달한다.
# 디렉토리 다루기
os.chdir(path) #작업하고 있는 디렉토리 변경
os.getcwd() # 현재 프로세스의 작업 디렉토리 얻기
# 파일 이름 다루기
os.path.abspath(filename) # 파일의 상대 경로를 절대 경로로 바꾸는 함수
os.path.exists(filename) # 주어진 경로의 파일이 있는지 확인하는 함수
os.curdir() # 현재 디렉토리 얻기
os.pardir() # 부모 디렉토리 얻기
os.sep() # 디렉토리 분리 문자 얻기
# 경로명 분리하기
os.path.basename(filename) # 파일명만 추출
os.path.dirname(filename) # 디렉토리 경로 추출
os.path.split(filename) # 경로와 파일명을 분리
os.path.splitdrive(filename) # 드라이브명과 나머지 분리 (MS Windows의 경우)
os.path.splitext(filename) # 확장자와 나머지 분리
import datetime
now = datetime.datetime.now()
print(now) # 2018-07-28 12:11:32.669083
nowDate = now.strftime('%Y-%m-%d')
print(nowDate) # 2018-07-28
nowTime = now.strftime('%H:%M:%S')
print(nowTime) # 12:11:32
nowDatetime = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(nowDatetime) # 2018-07-28 12:11:32
A. dir
class Obj:
def __init__(self):
self.x = 9
obj=Obj()
print( dir(obj) )
>>> ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', 'x']
B. __dict__
print(obj.__dict__)
>>> {'x': 9}
- Try / Exception
try :
thevariable
exception NameError :
print('The variablle wasn't defined'_
else :
print('It is defined')
- variable
if 'myVar' in locals(): # local variable 일 경우
if 'myVar' in globals(): # global variable 일 경우
if hasattr(obj,'attr_name') : # obj name이 존재할 경우
sudo useradd -s /bin/bash -m -d /home/mckam -g root USERNAME
sudo passwd USERNAME PASSWORD
sudo chmod u+w /etc/sudoers
sudo nano /etc/sudoers USERNAME ALL=(ALL:ALL) ALL
sudo nano /etc/ssh/sshd_config PasswordAuthentication yes
sudo service ssh restart
ssh USERNAME@IP ADRESS PASSWORD
df.drop_duplicates([A, B], keep='first') # A, B : 중복 여부 기준 Columns
df.reset_index(drop=True)
A = [1,4,6,7]
num = 5
A.append(num)
A.sort()
pos = A.index(num)
A.remove(num)
import os
os.startfile(filename)
- KOSPI 지수 10일 데이터 =GOOGLEFINANCE("KRX:KOSPI", "price", Today()-10, Today(), "DAILY")
- KOSDQ 지수 20일 데이터 =GOOGLEFINANCE("KOSDAQ:KOSDAQ", "price", Today()-20, Today(), "DAILY")
- KOSPI 종목 현재가 =GOOGLEFINANCE("KRX:035720")
- KOSDAQ 종목 현재가 =GOOGLEFINANCE("KOSDAQ:258790")
- NASDAQ 종목 현재가 =GOOGLEFINANCE("NASDAQ:SBUX")
- NYSE 종목 현재가 =GOOGLEFINANCE("NYSE:DIS")
- "DELETE FROM ??? WHERE rowid NOT IN (SELECT Max(rowid) FROM ??? GROUP BY TITLE order by TITLE)"
- "DELETE FROM Holiday WHERE rowid NOT IN (SELECT Max(rowid) FROM Holiday GROUP BY Holiday order by Holiday)"
- df.to_sql('table', conn, if_exists='replace', index=False)
select 시장구분, 종목코드, 종목명, 주식수, 전일종가, 전일종가*주식수 as 시가총액
from 종목코드
order by 시장구분, 종목코드
- requests.get(url, verify=False)
df.sort_values(by="A", ascending=False) # ascending=False : 내림차순
df.sort_values(['rank', 'rank1', 'rank2'], ascending=[True,True,True])
df['rank1'] = df['A'].rank(ascending=False)
df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])
pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
query = """
SELECT A.날짜, A.기간구분, A.종목코드, C.종목명, B.종가, A.매출액, A.영업이익, A.당기순이익, A.자산총계, A.부채총계, A.자본총계, A.자본금,
A.부채비율, A.유보율, A.영업이익률, A.순이익률, A.ROA, A.ROE, A.EPS, A.BPS, A.DPS, A.PER, 1/A.PER as RPER, A.PBR, A.발행주식수, A.배당수익률, C.종목상태
FROM 재무정보 A, (select 종목코드, 종가 from 일별주가 where 일자 = (select max(일자) from 일별주가 where 일자 <= '%s')) B, 종목코드_주식 C
WHERE 날짜='%s' and 기간구분='%s' and A.종목코드=B.종목코드 and A.종목코드=C.종목코드
""" % (날짜, 날짜, 기간구분)
library(boot)
data(nodal)
data(nodal)
a<-c(2,4,6,7)
data <- nodal[,a]
glmModel <- glm(r~., data=data, family = "binomial")
summary(glmModel)
Moving Averages
Calculate various moving averages (MA) of a series.
SMA(x, n = 10, ...)
주성분분석 PCA(Principal Component Analysis)
college_s <- scale(college)
summary(college_s
fit <- princomp(college_s)
fit$loadings
# 최적회귀_변수선택법
step(lm(출력변수~입력변수, 데이터세트), scope=list(lower=~1, upper=~입력변수), direction="변수선택방법")
# 예제
step(lm(y~1, data=df), scope=list(lower=~1, upper=~x1+x2+x3+x4), direction="forward")
# 연관성 분석 apriori(arules 패키지)
> data(Groceries)
> inspect(Groceries[1:3])
> rules <- apriori(Froceries, parameter=list(support=0.01, confidence=0.3))
> inspect(sort(rules, by=c("lift"), decreasing=TRUE)[1:20])
# 군집분석(k-means)
> data(iris)
> newiris <- iris
> newiris$Species <- NULL
> kc <- kmeans(newiris, 3)
> table(iris$Species, kc$cluster)
> plot(newiris[c("Sepal.Length", "Sepal.Width")], col=kc$cluster)
# reshape
# 1. melt
> aqm = melt(airquality, id=c('month', 'day'), na.rm=TRUE)
# 2. cast
> a <- cast(aqm, day~month~variable)
# sqldf
> sqldf("select * from [data frame]")
> sqldf("select * from [data frame] limit 10")
> sqldf("select * from [data frame] where [col] like 'char%' ")
# 데이터프레임 조회
# 1. data.frame에서 바로 조회
> test[test$학과=='경영학과',]
# 2. subset으로 데이터셋 조회
> subset(test, subset=(학과=="경영학과"))
# 반복
> rep(1,time=5)
> rep(1:4, each=2)
> rep(c, each=2
# 문자 붙이기
> A <- paste("a", "b", "c", sep="-")
> paste(A, c("e", "f"))
> paste(A, 10, sep="")
# 문자열 추출
> substr("Bigdataanalysis",1,4) -> Bigd
# 기초 통계
> mean(변수) # 평균
> sum(변수) # 합계
> median(변수) # 중앙값
> sd(변수) # 표준편차
> var(변수) # 분산
> cov(변수1, 변수2) # 공분산
> cor(변수1, 변수2) # 상관계수
# 파일 읽기
> read.table("파일이름", sep='구분자')
> read.csv("파일이름", header=T)
# 문자열 길이
> nchar("문자열")
# 문자열 연결
> paste("단어1", "단어2", sep='-')
> paste("the pi is approximately", pi)
# 하위문자열 추출
> substr("statistics", 1, 4)
# 날짜 조회
> format(Sys.Data(), '%a') # 요일조회
> format(Sys.Data(), '%b') # 축약된 월이름조회
> format(Sys.Data(), '%B') # 전체 월이름조회
> format(Sys.Data(), '%d') # 두자리 숫자의 일조회
> format(Sys.Data(), '%m') # 두자리 숫자의 월조회
> format(Sys.Data(), '%y') # 두자리 숫자의 연도조회
> format(Sys.Data(), '%Y') # 네자리 숫자의 연도조회
# 날짜 추출
> d <- as.Date("2014-12-25")
> start <- as.Date("2014-12-01")
> end <- as.Date("2014-12-25")
> seq(from=start, to=end, by=1)
# 상관분석
# 분산
> var(x, y=NULL, na.rm=FALSE)
# 공분산
> cov(x, y=NULL, use='everything', method=c('pearson', 'kendall', 'spearman'))
# 상관관계
> cor(x, y=NULL, use='everything', method=c('pearson', 'kendall', 'spearman'))
> rcorr(matrix(data명), type=c('pearson', 'kendall', 'spearman'))
# R 기초 문제
# 1
> x <- 1:100
> sum(x>50)
# 2
> x <- c(1,2,3,NA)
> mean(x)
# 3
> s <- c("Monday", "Tuesday", "Wednesday")
> substr(s, 1, 2)
# 4
> c(2,4,6,8) + c(1,3,5,7,9)
# 5
> set.seed(1000)
> sample(1:1000, 50)
# 6 잘못된 것 찾기
> x<-c(1:4)
> y<-c("apple","banana","orange")
> xy<-x(x,y)
## A. xy는 문자형 벡터
## B. xy의 길이는 7
## C. xy[1] + xy[2]의 결과는 3
## D. xy[5:7]은 y와 동일
# 7 다른 결과 찾기
> A <- cbind(c(1,2,3), c(4,5,6), c(7,8,9))
> colnames(A) <- c("A","B","C")
> rownames(A) <- c("r1","r2","r3")
## A[,"A"}
## A[-c(2,3),]
## A[,1]
## A[, -(2:3)]
# SQL 기초 문제
# 1. ( )는?
SELECT NAME, GENDER, SALARY
FROM CUSTOMERS
WHERE AGE ( ) 20 AND 30
# 2. 해당 SQL문 분석
select customer_name, 고객명, e_customer_name, 고객 영문명
from customer
where e_customer_name like '_A%';
# 3. xy에 대한 설명으로 부적절한 것은?
> x <- c(1:5)
> y <- seq(10,50,10)
> xy <- rbind(x,y)
- 1. 2x5 행렬이다.
- 2. xy[1,]은 x와 동일하다.
- 3. xy[,1]은 y와 동일하다.
- 4. Matrix 타입의 개체이다.
melt(MYDATA, id=c("no", "day"))
cast(MD, no+variableday)
cast(MD, novariable, mean)
cast(MD, no-variable+day)
from openpyxl import Workbook
# 파일명
fileName = 'TEST.xlsx'
# 워크북 생성
wb = Workbook()
# 저장
wb.save(fileName)
from openpyxl import Workbook
# 파일명
fileName = 'TEST.xlsx'
# 워크북 생성
wb = Workbook()
# 워크북 활성화
ws = wb.active
# 첫번째 입력방법
ws['A1'] = 1
# 두번째 입력방법
ws.cell(2,1,'B') # ws.cell(row=2, column=1, value=2)
# 세번째 입력방법
ws.append([2,'',4])
# 네번째 입력방법
for rng in ws['E1':'F3']:
for cell in rng:
cell.value = 'Hello'
# 다섯번째 입력방법
for r in range(4,7):
ws.cell(r,1,'World') # [A4:A6]
# 저장
wb.save(fileName)
from openpyxl import Workbook
# 파일명
fileName = 'TEST.xlsx'
# 워크북 생성
wb = Workbook()
# 워크북 활성화
ws = wb.active
# 첫번째 입력방법
ws['A1'] = 1
# 두번째 입력방법
ws.cell(2,1,'B') # ws.cell(row=2, column=1, value=2)
# 세번째 입력방법
ws.append([2,'',4])
# 네번째 입력방법
for rng in ws['E1':'F3']:
for cell in rng:
cell.value = 'Hello'
# 다섯번째 입력방법
for r in range(4,7):
ws.cell(r,1,'World') # [A4:A6]
# 첫번째 출력방법
print(ws['A1'])
# 두번째 출력방법
print(ws.cell(2,1).value)
# 세번째 출력방법
for rng in ws['E1':'F3']:
for cell in rng:
print(cell.value)
# 네번째 출력방법
for r in range(4,7):
print(ws.cell(r,1).value) # [A4:A6]
# 저장
wb.save(fileName)
from openpyxl import Workbook
# 파일명
fileName = 'TEST.xlsx'
# 워크북 생성
wb = Workbook()
# 워크북 활성화
ws = wb.active
ws['A1'] = 10
ws['A2'] = 20
ws['A3'] = 30
ws['A4'] = 40
ws['A5'] = '=SUM(A1:A4)' # 합계 함수
# 저장
wb.save(fileName)
from openpyxl import Workbook
# 파일명
fileName = 'TEST.xlsx'
# 워크북 생성
wb = Workbook()
# 워크북 활성화
ws = wb.active
# A1 입력 + 형식변경
ws['A1'] = 1000
ws['A1'].number_format = '#,##0'
# A2 입력 + 형식변경
ws.cell(2,1,2000).number_format = '#,##0'
# B1, B2 입력 + B열 형식변경
ws['B1'] = 3000
ws['B2'] = 4000
for rng in ws['B:B']:
rng.number_format = '#,##0'
# C1:D3 입력 + 형식변경
for rng in ws['C1':'D3']:
for cell in rng:
cell.value = 5000
cell.number_format = '#,##0'
# E1, E2, E3 입력 + 형식변경
ws['E1'] = -250
ws['E2'] = 250
ws['E3'] = -300
ws['E4'] = 0
for rng in ws['E1':'E4']:
for cell in rng:
cell.number_format = '[RED]#,##0;[BLUE]-#,##0;"-"' # 양수면 빨강 음수면 파랑 0이면 -
# 저장
wb.save(fileName)
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment
# 파일명
fileName = 'TEST.xlsx'
# 워크북 생성
wb = Workbook()
# 워크북 활성화
ws = wb.active
# A1:C1 병합
ws.merge_cells('A1:C1')
# 가운데맞춤
ws['A1'].alignment = Alignment('center', 'center') # Alignment(horizontal='center', vertical='center')
# A1 입력
ws['A1'] = 'Hello World !'
# A1:C1 병합 해제
# ws.unmerge_cells('A1:C1')
# 저장
wb.save(fileName)
from openpyxl import Workbook
# 파일명
fileName = 'TEST.xlsx'
# 워크북 생성
wb = Workbook()
# 워크북 활성화
ws = wb.active
# 마지막 행 구하기
print('입력 전: ' + str(ws.max_row))
# [A1:A10] 입력
for rng in ws['A1:A10']:
for cell in rng:
cell.value = 'Excel'
# 마지막 행 구하기
print('입력 후: ' + str(ws.max_row))
# 마지막 열 구하기
print('입력 전: ' + str(ws.max_column))
# [B1:G1] 입력
for rng in ws['B1:G1']:
for cell in rng:
cell.value = 'Python'
# 마지막 행 구하기
print('입력 후: ' + str(ws.max_column))
# 입력 된 열 구하기
for cell in ws['1:1'].__iter__():
print(cell.value)
# 저장
wb.save(fileName)
from openpyxl.styles import Border, Side
from openpyxl import Workbook, styles
# 파일명
fileName = 'TEST.xlsx'
# 워크북 생성
wb = Workbook()
# 워크북 활성화
ws = wb.active
# B2 입력
ws['B2'] = 'Hello'
# 왼쪽 테두리
ws['B2'].border = Border(left=Side(style='thin'))
# B3 입력
ws['B4'] = 'Excel'
# 왼쪽 테두리
ws['B4'].border = Border(Side('thin'))
# D2 입력
ws['D2'] = 'Hello'
# 오른쪽 테두리
ws['D2'].border = Border(right=Side(style='thin'))
# D4 입력
ws['D4'] = 'Excel'
# 오른쪽 테두리
ws['D4'].border = Border(None, Side('thin'))
# F2 입력
ws['F2'] = 'python'
# 모든 테두리
ws['F2'].border = Border(left=Side(style='thin'),right=Side(style='thin'),top=Side(style='thin'),bottom=Side(style='thin'))
# F4 입력
ws['F4'] = 'python'
# 모든 테두리
ws['F4'].border = Border(Side('thin'),Side('thin'),Side('thin'),Side('thin'))
# 사용자 스타일
THIN_BORDER = Border(Side('thin'),Side('thin'),Side('thin'),Side('thin'))
# H2 입력
ws['H2'] = 'Style'
# 모든 테두리
ws['H2'].border = THIN_BORDER
# H4 입력
ws['H4'] = 'Style'
# 모든 테두리
ws['H4'].border = THIN_BORDER
# 범위 테두리 설정
for rng in ws['J2:K10']:
for cell in rng:
cell.value = 'All' # [J2:K10] = 'All'
cell.border = THIN_BORDER # [J2:K10] 모든테두리 설정
# 저장
wb.save(fileName)
from openpyxl.styles import Border, Side
from openpyxl import Workbook, styles
# 파일명
fileName = 'TEST.xlsx'
# 워크북 생성
wb = Workbook()
# 시트1 생성
ws_1 = wb.create_sheet()
# 시트2 생성
ws_2 = wb.create_sheet()
# 시트2 시트명 변경
ws_2.title = '시트2'
# 시트3 생성 (시트명 정의)
ws_3 = wb.create_sheet('시트3')
# 시트명 출력
for sheetName in wb.sheetnames:
print(sheetName)
# 모든 워크시트 A1 입력
for wss in wb.worksheets:
wss['A1'] = 'python'
# 특정 워크시트 A2 입력
ws = wb.get_sheet_by_name('시트3')
ws['A2'] = 'hello'
# 저장
wb.save(fileName)
import openpyxl
def find_parks_not_in_us():
# 엑셀파일(워크북) 열기
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 워크시트 열기
sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1')
# 결과를 저장할 리스트
parklist = []
# 파일을 로우 단위로 읽어 국가가 US가 아닌 로우를 파일로 쓴다.
# 1. 파일을 읽을 범위를 결정
# 2. 로우를 순회하면서 US가 아닌 로우를 리스트로 만든다.
for row in sheet[2:sheet.max_row]:
print(row)
if row[5].value != 'US':
parklist.append(row)
wb.close()
return parklist
def make_file(partlist):
with open('parklist.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
for item in parklist:
part_str = make_parkstr(item)
file.write(park_str + '\n')
def make_parkstr(t):
result_str = ''
for item in t:
result_str += str(item.value) + '\t'
return result_str
def main():
parklist = find_parks_not_in_us()
make_file(parklist)
print('parklist.txt 파일이 생성되었습니다.')
if __name__ == '__main__':
main()
call conda activate [env_name]
call cd [path]
call python [file_name.py]
import dataframe_image as dfi
dfi.export(df, 'result.png')
# 차함수
> x <- c(1,2,4,5,7,9,10)
> y <- c(1,2,3,4,5,8,10)
> z <- setdiff(x, y)
7 9
> z <- setdiff(y, x)
3 8
# 교집합
> z <- intersect(x, y)
1 2 4 5 10
- 다른 py에서 import해서 사용할 수 있도록 모듈화 하여 py 작성
- 확장자를 pyx로 변경
- setup.py 생성
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(ext_modules = cythonize('pyx파일명'))
- cmd창에서 python setup.py build_ext --inplace
- 실행용 py 생성하여 import 파일명
<GUI 버젼일 경우 예시>
import PowerControl as pc
app = pc.QApplication(pc.sys.argv)
myWindow = pc.MyWindow()
app.exec()
- 배포 시 실행용 py, pyd(pyd파일명에 py37~~ 삭제 가능), ui파일(GUI버젼일 경우)