# mean
[Web application devel] w2
//MVC: Model - View - Controller architecture pattern - MEAN -MongoDB, Express, Angular(google), Node.js - LAMP(what ppl would do before) -Linux(Node.js) -Apache(Express.js → web server) -MySQL(MongoDB → persistence layer) -PHP or Python or Perl (Angular → User Interface) - MERN stack same as MEAN with React.js(face book) Angular is still versatile but React is more popular //bottle necking(병목현상) //type script is a part of Javascript - 3 tier architecture for dev
[Python] pandas
import pandas DataFrame 기본 사용법 결측값 결측값 처리 방법 **1. 제거(Deletion) : 일반적으로는 결측값을 제거하는 것이 가장 좋은 방법이다. 대치(Imputation) : 결측값을 특정 값(최빈값, 중앙값, 평균)으로 대치하는 것이다. 예측모델 : 회귀 분석 기술이나 기계 학습 방법 등을 활용하는 통계 방법** DataFrame Join (데이터프레임 합치기) **위에 코드에서 DataFrame.merge()를 통해서 데이터프레임을 합치는데, 두 데이터프레임에 있는 공통필드를 기준으로 데이터프레임을 합치는 방식이다. left_on : 왼쪽 데이터프레임에서 공통필드를 작성해 주면 된다. right_on : 오른쪽 데이터프레임에서 공통필드를 작성해 주면 된다. how : "inner", "outer", "left", "right" 중에서 선택해서 작
[혼공머신] 2-2. 데이터 전처리
Intro. 김 팀장🗣️ "문제가 생겼어. 길이 25cm, 무게 150g이면 분명 도미일 텐데 자네 모델은 빙어라고 예측한다는군?" ㅇ ~ㅇ.... 1. 모델 만들기 전에 만든 모델 그대로 써도 되지만, 좀 더 세련된 방법으로 다시 만들어보자! 입력 데이터 준비 by NUMPY .column_stack(()) : 전달받은 리스트를 세로로 세워서 이어 붙이는 함수 타깃 데이터 준비 by NUMPY np.ones() : 원하는 크기의 배열에 1을 채워서 만들어주는 함수 np.zeros() : 원하는 크기의 배열에 0을 채워서 만들어주는 함수 .concatenate(()) : 첫 번째 차원에 따라
생활인구 성별 연령대별 분포 시각화
법정동 정보가 포함된 생활인구 데이터에서 연령대와 성별 컬럼을 생성한 뒤 특정 지역의 연령대별, 성별 생활인구 분포를 확인 연령대 / 성별 컬럼 생성 성별 법정동별 성별 집계함수 성별 컬럼 생성 및 컬럼을 값으로 변경 histplot > 평균 생활인구의 성별 분포는 비슷함. 연령대 법정동별 연령대 집계함수 연령대별 컬럼 생성 및 컬럼을 값으로 변경 
파충류 시뮬레이터 Reptopia2 중간 보고
2022.08.10 ~ 2022.08.24 동안 진행한 Reptopia UI입니다. 몇 번을 갈아엎었는지 모르겠지만, 그 과정이 의미있었습니다. 아직 draft로 봐주시면 될 것 같습니다. 로그인 화면입니다. 문구는 UX를 고려하여 작성해봤습니다. ux 키워드는 친근함과 의미심장입니다. 가입 화면입니다. 쿠키를 이용해 구면인 사용자를 알아봅니다. 메인화면입니다. 회색 상
MERN 스택이란? + MEAN, MEVN
MERN Stack이란? MERN은 MongoDB+Express+React+Node.js의 줄임말이다. 모두 자바스크립트와 관련 있는 기술이다. (MongoDB는 JavaScript 문법을 사용) > MongoDB : NoSQL(Not Only SQL) DB Solution Express.js : Node.js Framework React.js : JavaScript Library (Browser-side/Frontend JavaScript) Node.js : JavaScript Runtime (Server-side JavaScript) MERN 스택이란 위 네 가지 웹 기술로 웹 사이트를 개발하는 것이다. 그리고... MEAN, MEVN S
.groupby() & .agg()
[1] dataset [2] .groupby() When should you use a groupby in general? I would say that the role of groupby is anytime you want to analyze some pandas series by some category. In this case, the category is continent and I want to analyze beer servings by category. Mean is not the only aggregation function you can use. For example, you can use the funct
4. 간단한 함수
1. 합계 (sum) 2. 평균 (mean) 평균은 총합을 개수로 나눈 것이기 떄문에 아래와 같이도 나타낼 수 있다. 3. 최대값/최솟값 (max/min) 4. 1부터 100까지 ( : ) 만약에 a에 1부터 10만까지 넣으라면 어떻게 할까? 아래같이 간단하게 할 수 있다. 대괄호 [] 의 의미 여기서 앞에 보면 [1] ,[29] 같이 앞에 대괄호에 의미가 무엇인지 궁금할 것이다. 이것은 그냥 간단하게 대괄호 뒤에 오는 숫자가 몇번째 있는지 알려주는 것이다. [1] 뒤에 1 이 1번째 있는 값이고 [29] 뒤에 오는 29가 29번째 있는 값이라는 것이다. 숫자가 같아서 했갈리면 아래의 예제를 보자 이러한 것들은 사실 큰 의미가 없다. 창의 크기를 줄이면 그 값도 변하기 때문이다. 위의 값은 실제로 앞선 예제와 똑같은 코드를 그냥 실행창의 크기를 줄인 다음에 실행한 값이다. 하지만 대괄호가 중요하다