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int() : 정수 자료형로 변환 floatData = 1.2 intData = int(floatData) # 소수부분은 버리고, 정수값만 리턴 print(type(intData)) print(intData) 1 * type() 함수는 자료형을 확인하는 내장함수 (Built-in) float() : 실수 자료형로 변환 intData = 1 floatData = float(intData) # 정수를 실수로 변환 print(type(floatData)) print(floatData) 1.0 str() : 문자열 자료형으로 변환 intData = 1 floatData = 1.2 strData1 = str(intData) # 정수를 문자열로 변경 strData2 = str(floatData) # 실수를 문자열로..

Sequence Type : 순서를 가지고 정렬되어 있는 객체 구분 설명 문자열 (string) 문자나 기호가 ' ', " "로 묶여진 데이터 타입 리스트 (list) 같은 혹은 다른 데이타 타입이 [ ] 로 묶인 데이터 타입 [ 1, 1.2, 'a' ] 튜플 (tuple) 같은 혹은 다른 데이타 타입이 ( ) 로 묶인 데이터 타입 ( 1, 1.2, 'a' ) 문자열 데이터 : 'python is' 데이터 p y t h o n i s 인덱스 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 리스트 데이터 : [ 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', 1, [1,2], {'a':1} ] 데이터 'p' 'y' 't' 'h' 'o' 'n' 1 [1,2] {'a':1..

구분 내용 숫자형 numeric 정수형 (Interger) ( n = 1, n = -1, n = 0 ) 실수형 (Float) ( n = 0.1, n = -0.1 ) 정수형(interger)의 값의 범위는 sys.maxsize 으로 확인 import sys print(sys.maxsize) ( 32비트 : 2**31 - 1 , 64비트 : 2**63 – 1 ) 구분 내용 문자열 String 큰 따옴표(" ")를 이용한 문자열 만들기 s = "Python is Beautiful" 작은 따옴표(' ')를 이용한 문자열 만들기 s = 'Python is Beautiful' 3개의 큰/작은 따옴표를 이용한 문자열 만들기 s = """ Python is Beautiful """ s = ''' Python is Be..

1. 변수 네이밍(Naming) (1) 올바른 변수 : 문자, 숫자, 밑줄(_)을 사용할 수 있다. 변수명 설명 python 영소문자 pythON 영소문자 + 영대문자 python1 영소문자 + 숫자 _python 밑줄 + 영소문자 PYTHON 대문자 (2) 잘못된 변수 변수명 설명 py-thon 하이픈은 허용하지 않는다 py thon 빈칸은 허용하지 않는다 1python 숫자로 시작되면 않된다 12 숫자로만 구성될 수 없다 #python 특수기호는 허용되지 않는다 2. 예약어들은 변수명으로 사용될 수 없다. import keyword print(keyword.kwlist) [ 'False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'cont..

import geoip2.database import pandas as pd reader = geoip2.database.Reader('GeoLite2-City.mmdb') log_field = ['date', 'time', 's-sitename', 's-computername' , 's-ip' , 'cs-method' , 'cs-uri-stem', 'cs-uri-query', 's-port' ,'cs-username', 'c-ip', 'cs-version', 'cs-User-Agent', 'cs-Cookie', 'cs-Referer', 'cs-host', 'sc-status', 'sc-substatus', 'sc-win32-status', 'sc-bytes', 'cs-bytes', 'time-taken..

import pandas as pd lst_A = ['banana 3','apple 5','orange 6','mango 7'] df = pd.DataFrame(lst_A, columns=['text']) df df['fruit'] = df.text.str.split(' ').str[0] df['count'] = df.text.str.split(' ').str[1] df

fillna()은 "NaN" 값만을 변환. "NaN" 값만 처리할 경우 fillna()를 쓰면 되겠다. fillna()를 이용하여 "NaN" 값을 0 (Zero) 으로 대체 import pandas as pd import numpy as np list_A = [1, 2, 3, 4, np.nan, 6, 0 ] df = pd.DataFrame(list_A, columns=['value']) print(df['value']) df['value'] = df['value'].fillna(0) print(df['value']) ---------------------------------------------- 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 4.0 4 NaN 5 6.0 6 0.0 Name: value, dtyp..

Pandas Dataframe에서 URL Decode from urllib.parse import unquote import pandas as pd example = ['%EC%95%88%EB%85%95%ED%95%98%EC%84%B8%EC%9A%94', '%EC%95%84%EB%A6%84%EB%8B%B5%EB%84%A4%EC%9A%94', '%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC'] df = pd.DataFrame(example, columns=['url']) # URL Decode df['url'] = df.url.apply(lambda x : unquote(x)) print(df) ------------------------------------------------------------..