달나라 노트

pandas의 to_excel에서 startcol, startrow 옵션을 이용하면 어느 위치에 DataFrame을 위치시킬지 결정할 수 있습니다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c'], 'col3': [1234, 2817, 209183], } df_test = pd.DataFrame(dict_test) xlsx_writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx', engine='openpyxl') df_test.to_excel(xlsx_writer, sheet_name='test1', startcol=2, startrow=3) xlsx_writer.close() 위 코드의 결과는 다음과 같습..

데이터 분석을 하다보면 시각화는 꽤 중요한 부분 중 하나입니다. 근데 간혹 x축 값과 y축 값이 너무 커지게 되면 값들을 좌표평면 상에 나타낸다고 해도 그 경향성을 시각화하기가 어려울 수 있습니다. 예를들어 y = 1500 / x 라는 함수를 만족하는 값들을 가지고 있고, 이 값들을 그래프로 나타내본다고 해봅시다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np list_x = np.linspace(0, 2000, 10000) list_y = [] for x in list_x: val_result = 1500 / x list_y.append(val_result) plt.plot(list_x, list_y, color='gray') plt.show() matplo..

import requests url = '~~~' res = requests.get(url=url) Python에서 requests library를 이용해서 외부 API를 이용하던 도중 SSL error가 또 발생했습니다. 위처럼 간단하게 API를 호출하는 코드였는데 말이죠. SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED 보통 이런 경우는 내가 접근하려는 URL, API 등에서 SSL 인증서가 제대로 확인되지 않을 때 또는 HTTPS request를 할 때 발생합니다. 그리고 사용하는 인터넷 환경에서 이러한 인증서 확인을 반드시 실행한다는 옵션이 있거나 하면 접근되지 않는 경우가 더 많을 수 있죠. 여기서는 제가 시도해봤던 세 가지 방법을 알아보겠습니다. 1. cerifi upgrade pip ..

openpyxl이라는 라이브러리는 Python에서 Excel을 다룰 수 있게 해주는 기능을 가지고 있습니다. pandas에서도 read_excel() method를 사용할 때 등 openpyxl을 아주 밀접하게 사용하고있습니다. 이렇게 일반적으로 openpyxl은 다른 라이브러리 내부에서 엔진으로서 사용되고 있어서 이것을 직접 사용하는 경우는 아주 많지는 않을 수 있습니다만 그래도 엑셀 데이터를 다룰 수 있게 해주는 강력한 툴 중 하나이므로 그 방법을 알아봅시다. import pandas as pd import io df_test_1 = pd.DataFrame({ 'item_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'name': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] }) df_test_2 = pd..