달나라 노트

DataFrame에 있는 특징 한 가지를 알아보겠습니다. import pandas as pddict_test = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [2, 3, 4, 5, 6],}df_test = pd.DataFrame(dict_test)df_test_1 = df_testdf_test_1.loc[:, 'col3'] = 3 df_test를 생성하고 df_test_1 = df_test 처럼 df_test_1에 df_test를 할당하였습니다. - df_test_1.loc[:, 'col3'] = 3그리고 df_test_1에 col3를 추가하였습니다. 그러면 df_test_1에만 col3가 생길까요?아니면 df_test에도 col3가 생길까요? 정답은 df_test에도 col..

throw는 사용자가 일부러 error를 발생시킬 때 사용하는 구문입니다. Syntax throw new Error(error_message) 구문은 위와 같습니다. throw new Error를 적은 후 괄호 안에 발생시킬 에러 메세지를 원하는대로 적어주면 됩니다. function myFunction() { throw new Error('에러를 발생시켜보았습니다.'); Logger.log(1); } 위처럼 코드를 적어놨습니다. throw 구문으로 에러를 발생시키고, 그 다음 1이라는 숫자를 로그에 출력시키는 코드입니다. 만약 throw 구문으로 에러를 발생시키면 코드가 바로 중단되고 그 다음 Logger 부분은 실행되지 않겠죠. 결과를 보면 위와 같습니다. 예상했던대로 Error가 발생했으며 Error..

try ~ catch ~ finally 구문은 에러 처리를 할 때 사용합니다. 에러가 발생했을 때 어떤 동작을 할지를 지정해주는 구문입니다. Syntax try { do something 1 } catch(variable) { do something 2 } finally { do something 3 } 형태는 위와 같습니다. 실행되는 순서를 알아봅시다. 가장 먼저 try { ~~ } 부분이 실행됩니다. do something 1을 실행하고 여기서 에러가 발생한다면 catch 블록이 실행됩니다. 만약 try 블록에서 에러가 발생하지 않았다면 catch 블록은 실행되지 않습니다. finally 블록은 try, catch 블록에서 에러가 발생하건말건 무조건 실행되는 부분입니다. catch 블록을 보면 cat..

Pandas를 사용하다보면 아래와 같은 error가 발생할 때가 있습니다. AttributeError: type object 'object' has no attribute 'dtype' 이런 경우 코드 자체에 문제가 없다면 pandas와 numpy의 version간에 적당한 호환이 되지 않기 때문일 가능성이 큽니다. 따라서 pandas와 numpy의 version을 아래처럼 유지하거나 version을 아래에 명시된 것을 기준으로 서서히 바꿔보면서 Error가 사라지는지 테스트해봅시다. pandas -> 1.0.1 이상 numpy -> 1.20.0 미만 (numpy version이 1.20.0 이상으로 올라가면 이상하게 error가 더 잘 발생하는 것 같습니다.) 저는 현재 아래의 version을 사용중입..