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Python185

스레드가 죽었는지 확인하는 Python 예제 코드 스레드가 종료되거나 죽었다면 다시 스레드를 실행시켜주는 파이썬 예제 코드입니다. 2023. 1. 28 최초작성 참고 https://blog.naver.com/ytlee64/222832101970 import threading def func(): for i in range(5): print(f'##### thread print {i}') print('##### thread exit #####') t = threading.Thread(target=func) t.start() # 스레드 재시작을 2번 반복합니다. try_num = 2 while True: if try_num == 0: break # 스레드가 살아있는지 체크 if t!=None and t.is_alive(): #print('thread ali.. Python/Python - 스레드&프로세스 2023. 10. 14.
Pandas 강좌 9 - 결측치(Missing data) “10 minutes to pandas” 문서를 따라해보며 작성했습니다. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html 열 이름의 위치가 맞지 않으니 실행하여 결과에서 확인하세요. 2022. 02. 02 최초작성 결측치는 입력이 안되는 등의 이유로 데이터가 있어야 할 위치에 값이 없는 경우를 의미합니다. Pandas에서는 결측치를 np.nan로 나타내며 기본적으로 연산에서 사용하지 않습니다. 자세한 내용은 아래 링크를 참고하세요. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/missing_data.html#missing-data import numpy as np import p.. Python/Pandas 2023. 10. 12.
Pandas 강좌 8 - Pandas에서 CSV, HDF5, Excel로 저장 및 읽기 “10 minutes to pandas” 문서를 따라해보며 작성했습니다. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html 열 이름의 위치가 맞지 않으니 실행하여 결과에서 확인하세요. 2022. 02. 02 최초작성 CSV 다음 내용으로 test.csv라는 파일을 작성합니다. 첫줄에 있는 컬럼 헤더에 공백이 없도록 주의하세요. Pandas에서 로드후 공백이 포함된 이름이 됩니다. id,alphabet 1,a 2,b 3,c 4,d 5,e 다음 코드로 csv 파일 로드 및 저장을 테스트합니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.rea.. Python/Pandas 2023. 10. 12.
Pandas 강좌 7 - 그래프 그리기(Plotting) “10 minutes to pandas” 문서를 따라해보며 작성했습니다. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html 2022. 02. 02 최초작성 matplotlib와 함께 사용하여 그래프를 그릴 수 있습니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt t = np.arange(0, 1000) y = pd.DataFrame(2*np.cos(2*np.pi/180*t), index=t) # 다음 두 가지 방식으로 그래프를 그릴 수 있습니다. #plt.plot(y, c='green') y.plot(c='green') plt.title('signal'.. Python/Pandas 2023. 10. 12.
Pandas 강좌 6 - 시계열(Time series) “10 minutes to pandas” 문서를 따라해보며 작성했습니다. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html 2022. 02. 02 최초작성 2022. 3. 20 샘플링 특정 주기로 샘플링된 데이터를 원하는 주기로 리샘플링을 할 수 있습니다. import numpy as np import pandas as pd # 2022년 1월 1일 0시 0분 0초부터 1초 간격으로 20개를 생성합니다. rng = pd.date_range("1/1/2022", periods=20, freq="S") print(rng) print('\n\n') # 앞에서 생성한 시간정보를 인덱스로 하여 0 ~ 10 사이의 숫자를 20개 생성합니다. ts.. Python/Pandas 2023. 10. 12.
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