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프로그램 (PHP,Python)304

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Pandas 데이터 전처리 Series와 DataFrame의 이해 및 활용법 Pandas는 Python에서 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 라이브러리입니다. 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어들이 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 데 널리 사용됩니다. Pandas는 특히 테이블 형식의 데이터를 다루는 데 유용하며, 엑셀 스프레드시트와 유사한 방식으로 데이터를 조작할 수 있습니다.Pandas의 핵심 개념SeriesPandas의 가장 기본적인 데이터 구조입니다. Series는 일련의 데이터를 담는 1차원 배열로, 각 데이터에 인덱스(레이블)가 붙어 있습니다.예를 들어, 날짜별 주가 데이터가 Series에 저장될 수 있습니다.import pandas as pd# 간단한 Series 예제data = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['2024-08-01.. 2024. 11. 17.
Node-RED로 시작하는 IoT 앱 개발: 설치부터 보안까지 종합 가이드 Node-RED란 무엇인가?Node-RED는 오픈소스 시각적 프로그래밍 도구로, 특히 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션 개발에 최적화되어 있습니다. 웹 기반의 플로우 편집기를 통해 다양한 노드(Node)를 드래그 앤 드롭하여 손쉽게 데이터 흐름을 설계할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 수집, 처리, 분석 및 시각화를 효율적으로 수행할 수 있습니다.Node-RED 설치 및 설정1. Node.js 설치Node-RED는 Node.js 환경에서 실행되므로, Node.js를 설치해야 합니다. LTS(Long Term Support) 버전을 권장합니다. WindowsNode.js 공식 사이트에서 Windows 설치 프로그램을 다운로드하여 설치합니다. macOSNode.js 공식 사이트에서 macOS 설치 프로그램을.. 2024. 11. 13.
Cloud Code로 쉽게 시작하는 Kubernetes 클러스터 관리와 클라우드 배포 Cloud Code는 Google이 제공하는 플러그인으로, Kubernetes와 클라우드 서비스를 활용하는 개발 작업을 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code)나 IntelliJ IDEA와 같은 인기 있는 통합 개발 환경(IDE)에서 보다 쉽게 진행할 수 있도록 설계되었습니다. 이 도구는 클라우드 기반 애플리케이션의 개발, 디버깅, 배포를 간소화하고, 개발자가 클라우드 환경에 보다 효율적으로 통합할 수 있도록 돕습니다.Cloud Code의 주요 기능Kubernetes 지원Cloud Code는 Kubernetes 클러스터와의 상호작용을 용이하게 합니다. 개발자는 로컬에서 Kubernetes 애플리케이션을 개발하고 테스트할 수 있으며, Cloud Code는 클러스터의 상태를 시각적으로 모니터.. 2024. 11. 9.
로블록스(Roblox) 게임 상태 및 메트릭 정보 API 통한 수집 자동화 로블록스(Roblox)에서는 API를 통해 여러 가지 게임 상태 정보 및 메트릭 정보를 수집할 수 있습니다. Roblox의 API는 크게 다음과 같은 부분으로 나눌 수 있습니다.Roblox Web API: 사용자 데이터, 게임 내 아이템, 통계 등과 같은 정보를 웹 서비스를 통해 조회할 수 있게 해주는 API입니다.DataStore API: 게임 서버 내에서 동적으로 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 API로, 게임 상태 정보나 사용자 세션 정보 등을 저장하고 불러오는 데 사용됩니다.Roblox Web API 사용 예Roblox Web API를 사용하기 위해선 먼저 Roblox의 Developer Hub에서 필요한 정보를 찾아볼 수 있습니다. API를 사용하기 위해선 API 키가 필요할 수 있으며, 보통.. 2024. 11. 6.
Django와 Celery 사용한 비동기 및 주기적인 작업 스케줄링 Django와 Celery를 함께 사용하면 비동기 작업 및 주기적인 작업 스케줄링이 가능합니다. Celery는 작업 큐(Task Queue) 시스템으로, 백그라운드에서 비동기적으로 실행될 수 있는 작업을 처리하는 데 매우 유용합니다. Django와 함께 Celery를 설정하고 사용하는 방법입니다.1. Celery 설치Celery와 필요한 추가 패키지를 설치합니다.pip install celerypip install django-celery-beat # 주기적인 작업을 위해2. Django 프로젝트에 Celery 설정프로젝트 루트 디렉토리에 celery.py 파일을 생성하고 다음과 같이 설정합니다.# project/celery.pyfrom __future__ import absolute_import, u.. 2024. 10. 28.
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