이서's 잡학다식

데이터 분석에서 통계 분석은 데이터를 이해하고 모델링하는 핵심적인 단계입니다. 이번 글에서는 PySpark를 사용하여 데이터의 통계 분석 기법을 살펴보겠습니다. 1. 기초적인 통계량 계산 PySpark를 사용하여 데이터의 기초적인 통계량을 계산하는 방법을 알아봅니다. 평균, 중앙값, 표준편차 등의 통계량을 계산하는 방법을 DataFrame API를 통해 살펴볼 것입니다. from pyspark.sql.functions import mean, stddev, approx_count_distinct # 평균과 표준편차 계산 mean_val = df.select(mean('numeric_column')).collect()[0][0] stddev_val = df.select(stddev('numeric_colum..

데이터 분석에서 결측치 처리와 전처리는 매우 중요한 단계입니다. 이번 글에서는 PySpark를 사용하여 데이터의 결측치를 처리하고 전처리하는 과정을 알아보겠습니다. 1. 데이터셋 불러오기 우선, PySpark를 활용하여 데이터셋을 불러오겠습니다. 예를 들어, CSV 파일을 읽어들여 PySpark DataFrame으로 변환하는 과정을 보여줄 것입니다. from pyspark.sql import SparkSession # SparkSession 생성 spark = SparkSession.builder.appName('data_preprocessing').getOrCreate() # CSV 파일을 읽어 DataFrame으로 변환 df = spark.read.csv('파일경로/data.csv', header=T..

PySpark는 파이썬 언어를 기반으로 하는 Apache Spark의 파이썬 API입니다. Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 빠르고 유연한 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 시스템입니다. PySpark는 데이터 처리, 분석, 머신 러닝, 그래프 처리 등 다양한 작업을 수행하는 데 사용됩니다. PySpark는 다양한 기능을 제공하는데요, 주요 기능은 다음과 같습니다 RDD(Resilient Distributed Dataset): PySpark는 RDD를 통해 데이터를 나타내고, 분산하여 처리할 수 있습니다. RDD는 분산된 컴퓨팅 환경에서 안정적으로 데이터를 처리할 수 있도록 지원합니다. DataFrame 및 SQL 기능: PySpark는 DataFrame API를 제공하여 구조화된 데이터를 처..

강화 학습은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 환경과 상호 작용하면서 보상을 최대화하도록 배우는 방법론입니다. 에이전트는 주어진 환경에서 특정한 상태(state)를 관찰하고, 그 상태에서 특정한 행동(action)을 선택함으로써 보상(reward)을 얻게 됩니다. 이러한 보상을 최대화하기 위해 에이전트는 시행착오를 통해 학습하고, 적합한 행동을 선택하게 됩니다. 주요 개념 에이전트(Agent): 의사 결정을 내리고 행동하는 주체입니다. 예를 들어, 게임에서의 플레이어, 로봇, 자율 주행 자동차 등이 될 수 있습니다. 환경(Environment): 에이전트가 상호 작용하는 외부 요소입니다. 에이전트는 환경에서 특정 상태를 관찰하고, 행동을 수행하여 보상을 얻습니다. 상태(State): 주어진 시간에 에이전..

강아지에게 장난감은 정말 중요한 역할을 해요! 여러모로 긍정적인 효과가 많답니다. 신체적인 건강: 장난감을 이용하면 강아지가 뛰어다니거나 놀아서 신체적으로 활동할 수 있어요. 이로 인해 근육이 발달하고, 비만을 예방하며, 건강한 체중을 유지할 수 있어요. 정신적인 자극: 강아지에게는 정신적인 자극이 필요해요. 장난감은 그들의 지능을 촉진시키고, 지루함을 없애줘요. 또한, 강아지가 혼자 놀 수 있는 장난감은 자아 개발과 자기 확신을 높여줘요. 스트레스 해소: 장난감은 강아지가 스트레스를 해소하고 불안을 완화하는데 도움을 줄 수 있어요. 특히 활동적인 장난감은 강아지의 에너지를 소모하고 집중력을 높여줘요. 양육자와의 유대감 강화: 장난감을 이용해 함께 놀아주면, 강아지는 주인과의 유대감을 형성하게 되요. 이..

비지도 학습(Unsupervised Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 라벨 또는 정답 데이터 없이 입력 데이터의 패턴, 구조, 특성 등을 발견하는 데 사용됩니다. 이것은 데이터의 숨겨진 구조를 찾거나 클러스터링(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상치 탐지(Anomaly Detection) 등의 작업을 수행하는 데 활용됩니다. 데이터의 구조 발견을 통한 인사이트 도출 비지도 학습은 데이터에 대한 사전 지식이 없는 상황에서도 유용합니다. 이를 통해 데이터 내에 숨겨진 패턴이나 특징을 발견할 수 있어, 신규한 정보와 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어의 사용자 행동 데이터를 클러스터링하여 비슷한 행동 패턴을 가진 그룹을 발견하거나,..

지도 학습은 머신러닝의 한 유형으로, 입력 데이터와 그에 대응하는 정답 데이터(라벨 또는 타겟)가 쌍으로 제공되며, 컴퓨터 모델이 입력 데이터로부터 출력을 예측하고 정답과 비교하여 학습하는 방법입니다. 지도 학습은 주어진 입력에 대한 출력을 예측하는 모델을 학습하는 데 사용됩니다. 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 작업에 적용됩니다. 분류(Classification): 범주형 또는 이산적인 결과를 예측합니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링, 이미지 분류(강아지 vs 고양이), 질병 진단 등이 이에 해당합니다. 이진 분류(두 개의 클래스로 분류)와 다중 클래스 분류(여러 클래스로 분류)로 나뉩니다. 회귀(Regression): 연속적인 값을 예측합니다. 예를 들어, 주택 ..

머신러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 패턴을 인식하여 작업을 수행할 수 있는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. 주어진 데이터를 사용하여 컴퓨터가 규칙이나 명시적인 프로그래밍 없이 학습하고 문제를 해결하도록 하는 기술입니다. 기본적으로 머신러닝은 다음과 같은 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다: 지도 학습 (Supervised Learning): 입력 데이터와 정답 데이터(라벨)가 함께 제공되며, 모델은 입력 데이터와 정답 사이의 매핑을 학습합니다. 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 사용됩니다. 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 라벨이 없는 입력 데이터만을 이용하여 패턴이나 구조를 발견하거나 데이터를 클러스터링합니다. 군집화(Clusterin..

파이썬은 다양한 이유로 많은 사람들에게 인기가 있는 프로그래밍 언어입니다. 이런 이유 중 일부는 다음과 같습니다 읽기 쉬운 문법 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법을 가지고 있어 새로운 프로그래머들도 빠르게 배울 수 있으며, 코드를 이해하기 쉽습니다. 다양한 라이브러리와 프레임워크 파이썬은 다양한 라이브러리와 프레임워크를 지원하며, 데이터 분석, 인공지능, 웹 개발, 게임 개발, 과학 연구 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 대표적으로 NumPy, pandas, TensorFlow, Django, Flask, 등이 있습니다. 크로스 플랫폼 지원 파이썬은 Windows, macOS, Linux와 같은 다양한 운영체제에서 동작합니다. 이는 다양한 환경에서 프로그램을 개발하고 실행할 수 있도록 도와줍니다. 커뮤니티..

실뜨개질, 또는 크로셰(혹은 크로쉐)는 다양한 이유로 많은 사람들에게 인기 있는 수공예 활동 중 하나입니다. 실뜨개질을 블로그에 다루는 것은 다양한 장점이 있을 수 있습니다. 여기에 몇 가지 장점을 나열해보겠습니다: 창의성을 표현할 수 있음: 실뜨개질은 창의성을 표현하고 아름다운 작품을 만들 수 있는 방법입니다. 무엇을 만들지는 자유롭게 선택할 수 있으며, 자신만의 디자인을 구현할 수 있습니다. 스트레스 해소: 실뜨개질은 매우 집중력을 요구하는 활동이며, 이를 통해 스트레스 해소와 마음의 안정을 찾을 수 있습니다. 집중력을 요구하는 활동으로 마음을 집중시키고 긴장을 푸는 데 도움이 됩니다. 취미로서의 만족감: 실뜨개질을 통해 작품을 만들고 완성하는 과정은 큰 만족감을 줄 수 있습니다. 자신이 만든 물건을..

많은 사람들이 콜레스테롤을 낮추는 방법에 관심을 두지만, 높은 밀도 리포닌 (HDL) 콜레스테롤, 일명 "좋은 콜레스테롤"을 늘리는 것도 중요합니다. 좋은 콜레스테롤은 심장 건강을 지원하고 독립적인 요인으로 심장 질환 위험을 낮출 수 있습니다. 이제 좋은 콜레스테롤을 높이기 위한 8가지 건강한 습관을 알아봅시다. 1. 규칙적인 운동 유산소 운동은 HDL 콜레스테롤을 높일 수 있는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 매주 150분 이상의 운동을 통해 심장을 강화하고 좋은 콜레스테롤을 증가시키세요. 2. 식이 조절 단일 불포화 지방과 오메가-3 지방산이 풍부한 식품을 섭취하세요. 엣지, 아보카도, 오메가-3 풍부한 어류(연어, 고등어)를 포함한 식품이 좋은 선택입니다. 3. 비타민과 미네랄 섭취 단백질, 비..

건강한 라이프스타일로 콜레스테롤 관리는 우리 건강에 중요한 부분입니다. 콜레스테롤은 심장 질환의 위험을 높일 수 있으므로 건강한 라이프스타일로 콜레스테롤을 낮추는 방법에 대해 알아봅시다. 1. 규칙적인 운동 매주 150분 이상의 유산소 운동을 하면 콜레스테롤을 낮출 수 있습니다. 걷기, 수영, 사이클링 등 다양한 운동 옵션이 있습니다. 2. 식이 조절 식이 섬유질을 풍부하게 섭취하세요. 과일, 야채, 견과류, 그리고 통곡물은 콜레스테롤을 낮추는 데 도움이 됩니다. 3. 지방 섭취 줄이기 포화 지방과 트랜스 지방은 특히 해로운데, 이러한 지방을 함유한 식품을 피하십시오. 건강한 지방인 단일 불포화 지방을 섭취하세요. 4. 어류 섭취 염증을 줄이고 콜레스테롤을 낮추기 위해 연어, 고등어 등의 지방이 적은 어..

데이터베이스 선택은 개발 프로젝트의 성격과 요구사항에 큰 영향을 미칩니다. 초보자들도 이해하기 쉽게 SQL과 NoSQL 데이터베이스 간의 차이점과 각각의 장단점을 살펴보며, 어떤 경우에 어떤 데이터베이스를 선택해야 할지에 대해 알아보겠습니다. SQL과 NoSQL의 기본 차이점 SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스로, 데이터는 테이블에 구조화되어 저장됩니다. NoSQL 데이터베이스는 비관계형 데이터베이스로, 스키마가 유연하고 자유롭게 데이터를 저장합니다. SQL의 특징과 장단점 - 장점 데이터 일관성: ACID 트랜잭션을 통해 데이터 일관성을 보장합니다. 강력한 질의 언어: 복잡한 쿼리를 작성하기 위한 SQL 질의 언어를 지원합니다. 정형 데이터 처리: 구조화된 데이터를 처리하기에 적합합니다. - 단점..

데이터베이스 성능은 개발 프로젝트의 성패를 좌우합니다. 초보자들도 이해하기 쉽게 이 글에서는 고급 쿼리 최적화 기법을 활용하여 SQL 쿼리의 실행 속도를 향상시키는 방법에 대해 알아보겠습니다. 실제 예제와 함께 고급 쿼리 최적화를 심도있게 다뤄보겠습니다. 인덱스 활용 인덱스는 데이터베이스 성능을 향상시키는 중요한 요소입니다. 적절한 컬럼에 인덱스를 생성하고, 복합 인덱스를 고려하여 쿼리의 WHERE 절을 빠르게 수행할 수 있도록 만들어봅시다. -- 단일 인덱스 생성 CREATE INDEX idx_customer_id ON orders (customer_id); -- 복합 인덱스 생성 CREATE INDEX idx_order_customer ON orders (customer_id, order_date);..

데이터베이스에서 데이터를 분석하고 통계 정보를 추출할 때 윈도우 함수는 매우 유용한 도구입니다. 초보자들도 이해하기 쉽게 이 글에서는 윈도우 함수의 기본 개념부터 실제 예제를 통해 데이터 분석을 어떻게 수행하는지를 다루며, 윈도우 함수 활용의 중요성을 설명하겠습니다. 윈도우 함수 개요 윈도우 함수는 특정한 윈도우(또는 그룹) 내에서 계산되는 특별한 종류의 함수입니다. 각 행에 대해 별도로 결과를 반환하지만, 분석할 데이터를 윈도우로 지정하여 그룹에 대한 통계를 계산할 수 있습니다. 윈도우 함수 종류 ROW_NUMBER(): 결과 집합 내에서 행의 순서를 나타내는 번호를 반환합니다. RANK(), DENSE_RANK(): 행의 순위를 계산하며, 동일한 값이 있는 경우 RANK와 DENSE_RANK의 차이점..

SQL 쿼리를 작성하다 보면, 반복적인 서브쿼리나 중첩 쿼리로 인해 쿼리의 가독성이 떨어지는 경우가 있습니다. CTE(Common Table Expressions)는 이런 문제를 해결하고 쿼리를 더 간결하고 이해하기 쉽게 작성할 수 있는 강력한 기능입니다. 초보자도 이해하기 쉽게 CTE의 개념과 활용 방법을 다루며, 실제 예제를 통해 CTE를 활용한 SQL 쿼리를 살펴보겠습니다. CTE(Common Table Expressions)란? CTE는 임시적으로 정의되는 테이블로, 쿼리 안에서 서브쿼리처럼 사용되지만 중복 코드를 줄이고 가독성을 향상시키는 데 사용됩니다. WITH 키워드를 사용하여 CTE를 정의하며, 쿼리의 일부로 여러 번 참조할 수 있습니다. WITH cte_name (column1, colu..

각 MBTI 유형은 연애에서 다양한 특징과 선호하는 접근 방식을 가지고 있습니다. 아래에서는 각 MBTI 유형별로 연애에 대한 간략한 소개를 제공해드리겠습니다. 우선 I 모여라~~ - E 인 경우에는 아래 링크로 바로 넘어가세요 ㅎㅎ - https://carpe08.tistory.com/318 ISTJ (현실주의자) 신중하고 조용한 ISTJ는 안정적이고 신뢰할 만한 관계를 선호합니다. 실용적이며 책임감이 강하여 일관성과 안정성을 중요시합니다. 연애에서도 신중하게 진전하며, 서로의 가치관과 목표를 공유하는 관계에 만족합니다. ISFJ (수호자) 관용적이고 현실적인 ISFJ는 진정한 애정과 보호를 제공하는 편입니다. 배려심이 깊고 상대방의 감정을 잘 이해합니다. 안정적인 환경과 신뢰를 중요시하며, 공감과 지..

각 MBTI 유형은 연애에서 다양한 특징과 선호하는 접근 방식을 가지고 있습니다. 아래에서는 각 MBTI 유형별로 연애에 대한 간략한 소개를 제공해드리겠습니다. 우선 E 모여라~~ - I 인 경우에는 아래 링크로 바로 넘어가세요 ㅎㅎ - https://carpe08.tistory.com/317 ESTP (사업가) 활동적이고 모험을 추구하는 ESTP는 즉각적인 연결과 스릴을 중요시합니다. 새로운 경험과 자극을 즐기며, 자유로운 관계와 다양한 활동을 선호합니다. 관찰력이 뛰어나며, 상대방과의 자유로운 대화와 적극적인 사랑 표현을 중요시합니다. ESFP (연예인) 사교적이고 즐거운 분위기를 선호하는 ESFP는 친밀한 연결과 자발적인 상호 작용을 중요시합니다. 관심을 받고 주목받는 것을 즐기며, 로맨틱하고 감성..

1회 - 데이터베이스와 SQL 소개 데이터베이스의 개념과 중요성 SQL (Structured Query Language) 소개 SQL 문의 기본 구조와 데이터 조작 기능 2회 - 데이터베이스 생성과 테이블 작성 데이터베이스 생성과 관리 테이블의 생성과 구조 설계 데이터 유형과 제약 조건 설정 3회 - 데이터 삽입, 조회, 수정, 삭제 (CRUD) 데이터 삽입: INSERT 문 활용 데이터 조회: SELECT 문의 활용과 조건 지정 데이터 수정: UPDATE 문을 사용한 레코드 수정 데이터 삭제: DELETE 문을 사용한 레코드 삭제 4회 - 데이터 필터링과 정렬 WHERE 절을 사용한 데이터 필터링 여러 조건을 활용한 복합 필터링 ORDER BY 절을 사용한 데이터 정렬 5회 - 데이터 그룹화와 집계 함..

탈모는 많은 사람들에게 영향을 미치는 보편적인 문제입니다. 탈모는 머리카락의 비정상적인 손실로 인해 두피가 빈 곳이나 모발이 희박해지는 현상을 말합니다. 이 증상은 여성과 남성 모두에게 영향을 미치며, 심각한 자존감 문제와 심리적 고통을 야기할 수 있습니다. 이번 글에서는 탈모의 주요 원인, 증상, 예방 및 관리 방법에 대해 알아보겠습니다. 원인!! 탈모의 주요 원인은 유전적 요인, 호르몬 변화, 스트레스, 영양 부족, 약물 부작용 등이 있습니다. 유전적인 탈모는 가족력이 있을 경우 발생할 가능성이 높습니다. 호르몬 변화는 여성에서 임신, 출산, 폐경 등 여러 상황에서 발생할 수 있으며, 남성에서는 남성호르몬인 테스토스테론의 변화가 관련될 수 있습니다. 증상!! 탈모의 주요 증상은 두피의 모발이 점점 얇..

Chat GPT에게 질문을 해봤다. 데이터 분석가 직업을 갖기 위해 무엇을 해야될까? 답변 데이터 분석가가 되기 위해서는 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다. 1. 기초 지식 습득 데이터 분석에 필요한 기초 지식을 습득해야 합니다. 이에는 통계학, 데이터베이스, 프로그래밍 언어 등이 포함됩니다. 온라인 강의나 책을 통해 습득할 수 있습니다. 2. 실습 이론적인 지식만으로는 부족합니다. 실제 데이터를 다루어보고, 분석해보는 경험이 필요합니다. 이를 위해서는 데이터를 수집하고, 정제하며, 분석하는 과정을 반복적으로 수행해보는 것이 좋습니다. 3. 프로젝트 경험 실제 프로젝트를 수행하면서 데이터 분석 기술을 익히는 것이 좋습니다. 개인 프로젝트나 외부에서 제공하는 프로젝트 등을 수행하여 데이터 분석 능력을 향상..

SEO(Search Engine Optimization) 검색 엔진 최적화를 의미하며, 웹사이트가 검색 결과 상위에 노출될 수 있도록 최적화하는 기술입니다. SEM(Search Engine Marketing) 검색 엔진 마케팅으로, 검색 광고를 활용하여 웹사이트를 홍보하는 기술입니다. PPC(Pay-Per-Click) 광고주가 광고 클릭당 수수료를 지불하는 광고 모델로, SEM에서 많이 사용됩니다. CPM(Cost per Mille) 광고주가 광고가 1,000회 노출될 때마다 지불하는 광고 모델입니다. CMS(Content Management System) 웹사이트나 애플리케이션 등의 콘텐츠를 관리하는 시스템으로, 콘텐츠의 작성, 편집, 배포 등을 쉽게 할 수 있습니다. API(Application Pr..

KPI(Key Performance Indicator) 성과 지표를 의미하며, 조직의 목표 달성을 측정하는 데 사용됩니다. ROI(Return on Investment) 투자 수익률을 나타내는 지표로, 투자한 자본에 대한 수익을 나타냅니다. B2B(Business-to-Business) 기업간 거래를 의미합니다. B2C(Business-to-Consumer) 기업과 소비자 간 거래를 의미합니다. CRM(Customer Relationship Management) 고객과의 관계를 관리하는 시스템으로, 고객과의 상호작용 기록과 이력, 연락처 등을 관리합니다. ERP(Enterprise Resource Planning) 기업의 자원을 효율적으로 관리하기 위한 시스템으로, 재고, 생산, 인사 등 기업 전반의 업..

녹내장이란? 녹내장은 눈 안에 있는 눈알의 앞부분인 눈앞초점에 있는 렌즈와 안구내압이 상승하여 시신경을 손상시키는 질환입니다. 이를 예방하기 위해서는 적절한 식습관과 생활습관이 중요합니다. 녹색 채소 녹색 채소에는 루테인과 제오잔틴이라는 눈 건강에 좋은 영양소가 풍부하게 들어있습니다. 이들은 눈 안에 있는 황색체에서 발견되며, 안구내압을 낮추고 녹내장 예방에 도움을 줄 수 있습니다. 대표적인 녹색 채소로는 시금치, 콜라드, 브로콜리, 근대 등이 있습니다. 과일 과일에는 비타민 C와 E가 풍부하게 들어있습니다. 이들은 눈 건강에 좋은 항산화 작용을 하며, 안구내압을 낮추어 녹내장 예방에 도움을 줄 수 있습니다. 대표적인 과일로는 오렌지, 블루베리, 딸기, 토마토 등이 있습니다. 해산물 해산물에는 오메가-3..

1. 두려움의 원인을 이해하기 두려움이 어떤 상황에서 나타나는지, 그 원인은 무엇인지 파악하고 이를 극복할 수 있는 방안을 모색한다. 2. 긍정적인 자기 이야기하기 자신을 포함한 모든 사람들은 가끔 실패하거나 어려움에 직면할 때가 있다. 하지만 긍정적인 자기 이야기를 하면 자신감을 회복하고 두려움을 극복할 수 있다. 3. 목표를 세우기 목표를 세우고 그것을 이루기 위해 노력하면 자신에게 도전을 제공하고, 자신의 능력과 자신감을 향상시키면서 두려움을 극복할 수 있다. 4. 상상력을 활용하기 자신이 두려움을 극복하는 모습을 상상하고, 긍정적인 결과를 상상하면 자신감을 키우고 두려움을 극복하는데 도움이 된다. 5. 규칙적인 운동 규칙적인 운동은 스트레스를 줄이고 건강을 유지하는데 좋다. 또한, 운동을 통해 자..

축구에서 경기의 시작을 알리는 첫 번재 킥 = 'Kickoff' 킥오프 + 회의를 합친 단어로, 프로젝트 팀과 고객과의 첫 회의를 의미한다. ​ 계획에 필요한 기본 요소들을 확정하는 첫 기획 회의로 말할 수 있다.

Idea에 어떤 동작을 명사로 만드는 ation이 붙은 단어 = 아이데이션(Ideation) ​ 즉, 아이디어가 만들어지는 과정을 뜻합니다. 새로운 아이디어를 만들기 위한 과정과 커뮤니케이션 등의 모든 여러 행위를 아우르는 개념입니다.

unstack() group by 를 사용하고 unstack() 을 이용하여 컬럼을 가져올 수 있다. group by 하는 컬럼 중 예를 들어, ["A","B"]라고 한다면, 끝에있는 index B를 컬럼으로 가지고 온다. 실제 데이터로 확인해보자 지역별 평당 분양가격 데이터이다. 여기서 지역명, 전용면적으로 평당분양가격의 평균을 구하고자 하면, 아래 코딩과 같다. df_last.groupby(["지역명","전용면적"])["평당분양가격"].mean() 하지만, 컬럼으로 된 데이터로 확인하고 싶을 때, unstack() 을 사용한다. df_last.groupby(["지역명","전용면적"])["평당분양가격"].mean().unstack() 더 깔끔하다. 아까 처음에 ["A","B"]라고 한다면, 끝에있는 i..

ValueError: invalid literal for int() with base 10: ' ' df_last["컬럼명"].astype(int) 보통 특정 컬럼의 object (문자형) 타입을 변경하고자 할 때, astype 을 통해 수치형으로 변경할 수 있는데 해당 컬럼 안에 ' ' 공백 문자가 들어있으면 수치형으로 변경할 수 없다. 이를 해결하기 위해서는 pd.to_numeric 을 사용한다. import pandas as pd pd.to_numeric(df_last["~"]) 하지만 아래와 같이 에러가 발생한다. ValueError: Unable to parse string " " 이러면 강제적으로 빈공간을 무시해주기 위해 errors = 'corece' 를 사용한다. pd.to_numeric(..

간혹 주피터 노트북에서 코드를 실행하다가 Unicode Decode Error 에러가 발생하게 된다. 이 오류는 한글인코딩이 깨져서 읽어오지 못해서 발생한것인데요. import pandas as pd pd.read_csv("파일명.csv", encoding = "cp949") pd.read_csv("파일명.csv", encoding = "euc-kr") encoding 파라미터를 cp949 또는 euc-kr로 설정하면 오류가 해결된다. 관련 기사 한글인코딩 : ‘설믜를 설믜라 못 부르는’ 김설믜씨 “제 이름을 지켜주세요” : 사회일반 : 사회 : 뉴스 : 한겨레