Python : basic : lambda function(람다함수)
람다(lambda)란?? 람다(lambda)는 익명함수를 지칭하는 용어입니다. 익명함수는, 함수지만 기존의 함수 선언 문법과 달리 함수를 명명하지 않고도 정의할 수 있는 함수입니다. # 기존 함수 정의 def example_plus(a, b): return a + b print(example_plus(4,2)) # 람다 함수 example_plus = lambda a, b : a+b print(example_plus(4,2)) 기존 함수보다 람다함수가 더 간결하다. 함수를 정의하면서 바로 변수에 넣을 수 있어서 편리하다 map, reduce, filter a = [1, 6, 2, 5, 2, 7, 2, 8, 9, 11, 5, 26] result = list(map(lambda x : x**2, a)) # ..
2019. 11. 23.
Python : basic : 문자열 (format)
이름공간의 이름이 가리키는 값 출력하기 >>> import math >>> '원주율: {0.pi}'.format(math) '원주율: 3.141592653589793' format에 math라는 모듈을 넣고, 모듈안의 변수를 넣어주면, 실제로 값이 나옴을 알 수 있다. json 형식 출력해보기 >>> countries = [ ... {'name': 'China', 'population': 1403500365}, ... {'name': 'Japan', 'population': 126056362}, ... {'name': 'South Korea', 'population': 51736224}, ... {'name': 'Pitcairn Islands', 'population': 56}, ... ] >>> for..
2019. 11. 22.
Python : basic : list.sort(), sorted
list.sort() list.sort()는 list를 sort해서 list에 다시 저장하는 느낌이다. 즉 list = sorted(list) 라고 생각하면 어렵지 않다. sorted( list_name, 조건(key 값을 다르게 준다, Descending or Ascending) ) # 공백을 기준으로 문자열을 나누어 리스트로 변환한다 # 리스트로 변환시 >>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower) ['a', 'Andrew', 'from', 'is', 'string', 'test', 'This'] 뒤에 key를 str이 lower한 것 부터대로 sort하는 것을 의미한다. sorted를 복잡한 객체를 정렬할 때 자주 사용..
2019. 11. 22.
Python : basic : List -> Dict로 압축, json 출력
result = [(,,,),(,,,) ----------] def print_json(result): columns = ['title', 'url', 'user_count', 'visit_count'] change_dict= [] for result_line in result: # crawling_url = result_line[1] # print(crawling_url) change_dict = dict(zip(columns, result_line)) return change_dict print(json.dumps(print_json(result))) """ output: {"title": "\uc815\ubc30\uc6b0, \ub355\uc790-\ud131\ud615 \ubd88\uacf5\uc..
2019. 11. 19.
Numpy & Pandas : DataFrame 객체 -> Sqlite3 DB에 저장
Data 입력 형태 : Dict or list, tuple import pandas as pd raw_data = {'col0': [1, 2, 3, 4], 'col1': [10, 20, 30, 40], 'col2':[100, 200, 300, 400]} df = DataFrame(raw_data) print(display(df)) """ Out[5]: col0 col1 col2 0 1 10 100 1 2 20 200 2 3 30 300 3 4 40 400 """ 위의 방법은 딕셔너리 형태를 저장!!! 딕셔너리 형태로 저장한다면, columns을 중심으로 저장하게 된다. import pandas as pd raw_data = [[1, 10, 100], [2, 20, 200], [3, 30, 300], [4..
2019. 11. 11.
