달나라 노트

a = 5 def change_value(): a = 10 change_value() print(a) -- Result 5 위 코드를 봅시다. - a = 5 처음에 함수 밖에서 변수 a에 5를 할당했습니다. - def change_value(): 그리고 change_value라는 함수를 생성하여 함수 안에서 변수 a에 10을 할당합니다. - change_value() 생성한 change_value 함수를 실행하죠. - print(a) 그리고 a를 출력합니다. 맨 처음에 a에 5를 할당하고 함수에서 a에 10을 다시 할당했으니 결과가 10일까요? 아닙니다. 5입니다. 왜 이런 일이 발생했을까요? Python에서 함수 밖과 함수 안에서 어떤 변수가 취급되는 방식이 다르기 때문입니다. 위 예시에서 가장 먼저 ..

Python re library의 findall method는 문자열 내에서 특정 패턴을 만족하는 모든 문자열을 return해줍니다. Syntax findall(pattern, text) - pattern 찾을 문자열의 pattern을 입력하는 부분입니다. - text 문자열을 찾을 대상 텍스트를 의미합니다. 정리해보면 text에서 pattern과 일치하는 부분을 모두 찾아 return해주는 것이 findall method의 기능이라고 볼 수 있습니다. import re str_text = 'apple_banana' list_result = re.findall(r'apple', str_text) print(list_result) -- Result ['apple'] 위 코드는 apple_banana 라는 ..

어떤 작업을 하다보면 어떤 가상의 데이터를 필요로 할 때가 있습니다. 예를 들어서 DB에 있는 뭔가를 가지고 이것저것 테스트해보려고해도 DB에 데이터가 없으면 테스트를 원활하게 진행하기가 쉽지 않죠. 이런 경우에 직접 일일이 가상 데이터를 만들 수도 있고, 그냥 랜덤한 텍스트를 원하는만큼 집어넣어서 가상 데이터를 만들 수도 있습니다. 하지만 이렇게 하면 일일이 가상 데이터를 만드는건 번거로우며 시간도 오래 걸리고, 그냥 랜덤한 텍스트를 원하는 만큼 집어넣는건 현실과 좀 동떨어진 dataset이 구성될 수도 있다는 단점이 있습니다. 예를들어 여러 사람의 이름이 필요한 상황에서 랜덤한 텍스트를 집어넣으면 사람 이름인데 asfqwf 이런 데이터가 들어갈 수도 있죠. 이렇게 어느정도 "그럴듯한" 가상의 data..

pandas의 empty는 Series 또는 DataFrame이 비어있으면 True를 return합니다. 반대로 비어있지 않으면 False를 return합니다. import pandas as pd dict_test = { } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) print(df_test.empty) -- Result Empty DataFrame Columns: [] Index: [] True 위 예시는 비어있는 DataFrame인 df_test를 만들고 df_test의 empty를 적용한 결과입니다. DataFrame에 column도 row도 아무것도 없으니 비어있죠. 따라서 True가 return됩니다. import pandas as pd dict_te..