https://www.delftstack.com/ko/howto/python-pandas/how-to-create-dataframe-column-based-on-given-condition-in-pandas/ 

 

Pandas에서 주어진 조건에 따라 DataFrame 열을 만드는 방법

DataFrame 객체에 대한 목록 이해 기술, 숫자 메서드, apply() 메서드 및 map() 메서드를 사용하여 Pandas의 주어진 조건을 기반으로 DataFrame 열을 만들 수 있습니다.

www.delftstack.com

condition_list = [
    (hour_data['STAT_DATE']=='2023-05-03') & (hour_data['HOUR']==14),
    (hour_data['STAT_DATE']=='2023-05-12') & (hour_data['HOUR']==20),
    (hour_data['STAT_DATE']=='2023-05-16') & (hour_data['HOUR']==10)
]

choice_list = ['발령', '발령', '발령']

hour_data['GUBUN'] = np.select(condition_list, choice_list, default='미발령')

 

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status['NAME'] = pd.Categorical(status['NAME'], categories= ['apple', 'banana'], ordered=True)

 

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var.groupby(['NAME', pd.Grouper(key='START_TIME', freq='1W')])['SVC_GROUP_ID'].sum().reset_index()

 

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문제

VScode에서 파이썬 32비트 설치 > 인터프리터 선택 > 가상환경 설치하는 과정에서 

선택된 파이썬 인터프리터로 가상환경이 설치되지 않는 문제  

 

 

해결 

폴더 생성 후 > 파이썬 32비트 설치 시 다운로드 경로를 해당 폴더 내로 설정해주니까 된다. 

그리고, 파이썬 설치 시 사용자 정의 설치 > Install for all users 체크도 확인해 줄 것 (아래 블로그 ) 

VScode에서 32비트용 파이썬 사용을 위한 가상환경 만들기 - 붉은여우의 공부 공간 (tistory.com) 

 

VScode에서 32비트용 파이썬 사용을 위한 가상환경 만들기

참고) vscode도 터미널을 사용하기 때문에 다음 방법을 따라해도 가상환경 생성이 가능합니다. 라즈베리파이 파이썬 가상환경 설치 방법 설치 환경 이전에는 기본 파이썬 버전을 원하는 버전의

redfox.tistory.com

 

 

가상환경 생성 시 선택한 인터프리터 환경(32bit)으로 되지 않는 거는 해결하지 못하고, 

python.exe 설치를 해당 폴더로 지정함 

 

설치 후 파이썬 인터프리터 설정은 ctrl+shift+p에서 인터프리터 경로 입력을 해주면 됨

 

이렇게 하면, 가상환경 생성한 것처럼 터미널 상에서 PyQt5 패키지 설치 완료 

pip install PyQt5

 

실행하니까 KoAStudio에서 로그인창이 이렇게 뜸! 

 

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[해결] 파이썬 오류 AttributeError: 'QAxWidget' object has no attribute 'OnEventConnect' 해결하는 방법 (tistory.com)

 

 

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pandas dataframe을 csv 형태로 

utf-8 encoding으로 저장하면 내용 중 한글이 깨지는 문제 발생 

 

df.to_csv('file.csv', encoding='utf-8') 

한글 깨짐 

 

해결책: 

df.to_csv('file.csv', encoding='utf-8-sig')

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cohort['FIRST_START_MONTH']

 

pd.to_datetime(cohort['FIRST_START_MONTH']) + pd.DateOffset(months=1)

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https://hyemin-kim.github.io/2020/06/19/S-Python-Pandas-Pre4/

 

 df[col].astype(int, errors='ignore')

 

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df['BIRTHDAY'] = pd.to_numeric(df['BIRTHDAY'], errors='coerce') 
 
 
 

https://cosmosproject.tistory.com/30

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봄, 여름, 가을, 겨울 순으로 카테고리 순서를 정하여 인덱스를 정렬해보자. 

# Set and Order Categories
category_order_list = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
temp.index = pd.Categorical(temp.index, category_order_list, ordered=True) 
temp.index

 

카테고리 순서를 지정하는 경우, 인덱스를 찍어보면 Categorical Index를 확인 할 수 있다. 

이후 원하는 순서로 정렬하고 싶은 경우, Sort Index를 해주면 된다! 

 

# Set Category Order of a Categorical Index
temp = temp.sort_index(ascending=True) 
temp

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