DataRailroad

File 읽어서 객체에 담기

# test 객체


class test:
	name: str
    age: int

def test():
    file_path = "test.txt"
    # 파일 읽기
    with open(file_path, 'r', encoding='UTF8') as file:
        file_content = file.read()

    # JSON 파싱
    data = json.loads(file_content)
    x = data["data"]

    # Syncer 인스턴스 생성
    test_data = test(**x)

파이썬 lambda 사용시

파이썬 lambda 사용할 때 격은 일에 대한 내용입니다.

1. map(lambda x: x> 1, nums)

nums 안에 있는 숫자 값을 조건에 따라 걸러 낼려고 했는데 map()을 사용하면 True, False로 return 하게 됩니다.

숫자로 받을려면 filter() 함수를 사용하면됩니다.

문제

vscode 환경에서 파이썬을 가지고 map에 있는 값을 읽을려고 print() 실행 했을 때 <map object at 0x10446d880>이라고 나왔다.

읽을 수 있게 바꿔야 합니다.

코드

def twoSum(nums, target):
	# arr map
    arr = map(lambda x: x < target, nums)

nums = [2,7,11,15]
target = 9
twoSum(nums, target)

해결

1. for문

for num in arr:
	print(num)

2. map을 list로 담기

arr = list(map(lambda x: x < target, nums))
print(arr)

list 사용 방법

• 리스트는 [] 기호를 사용하여 표현
• L = [i for i in L if i % 3 == 0] 도 가능
• del(L[2]) - 리스트 특정 인덱스 내용을 삭제
• del(L) - 리스트 자체를 삭제
• t = (1, 2, 3, 4, 5)
• L = list(t) - 튜플(tuple), 집합(set)과 같은 다른 자료형을 리스트로 바꾸기 위해서는 list()를 사용
• append(값) - 리스트에 값을 하나 추가
• insert(인덱스, 값) - 인덱스 위치에 값을 하나 추가
• extend(iterable) - iterable 인자를 넘겨 리스트에 추가
• copy() - 리스트 복사 (리턴받아 사용)
• remove(값) - 전달한 값을 삭제 (중복된 경우 처음 나오는 값을 삭제)
• pop(인덱스) - 인덱스에 위치한 값을 리턴하면서 삭제 (인자가 없으면 맨 뒤 값을 pop)
• clear() - 리스트 값 모두 삭제 (빈 리스트 생성)
• count(값) - 인자로 전달한 값의 개수를 확인
• len() - 리스트의 길이를 확인하기 위해서는  함수를 사용
• index(인덱스) - 인덱스에 위치한 값을 확인
• reverse() - 리스트에 들어있는 값을 역순(거꾸로)으로 변경
• sort() - 리스트 내용을 정렬 (오름차순)(reverse=True를 인자로 전달하면 내림차순 정렬이 가능)

zip(*iterables, strict=False)

• 동일한 개수로 이루어진 iterable한 객체들(iterables)을 인수로 받아 묶어서 iterator로 반환합니다.

예시 코드)

for itemin zip([1, 2, 3], ['sugar', 'spice', 'everything nice']):
	print(item)
    
(1, 'sugar')
(2, 'spice')
(3, 'everything nice')

itertools.combinations(iterable, r)

• 파이썬의 combinations은 itertools 라이브러리를 호출해서 사용할 수 있습니다.
• iterable은 member를 하나씩 반환할 수 있는 object를 말하며, 예로는 sequence type인 list, str, tuple이 있습니다.

예시 코드)

combinations('ABCD', 2) --> AB AC AD BC BD CD
combinations(range(4), 3) --> 012 013 023 123

panda.info()를 사용하면 데이터 프레임에 있는 데이터를 확인할 수 있습니다

문제

sklearn에서 f1._score import 할 때 에러가 발생했습니다.

해결

1과 l이 jupyter notebook에서는 같은 모양이라 잘못 입력했던거였습니다.

숫자 1로 바꾸니 제대로 import 되었습니다.

* conda install -c anaconda scikit-learn 으로 설치 후 conda update scikit-learn 으로 업데이트 하면됩니다.