Language27 데이터 엔지니어(다섯번째 이야기) 추후 정리 예정 2021. 10. 7. 데이터 엔지니어(네번째 이야기) Writing Functions in Python 1. Best Practices Docstring formats 1) Google Style 2) Numpydoc 3) reStructuredText 4) EpyText Google Style """ : 구글 스타일에서 문서 문자열은 간결한 설명으로 시작하게 된다. Args : 함수에서 해당 인수가 어떠한 역할을 하는지를 나열하게 된다. Returns : 반환되는 항목에 대해 설명하는 부분으로 함수의 이름과 설명이 명확해야 설명하기 좋다. 추가 줄은 들여쓰지 않아야 한다. Raises : 오류가 발생한 경우 추가하게 된다. Notes : 자유 양식 텍스트에 참고 사항 or 사용 예제를 포함할 수 있다. NumpyDoc 2. Context Managers .. 2021. 9. 16. 데이터 엔지니어(세번째 이야기) Writing Efficient Python Code 1. Foundations for efficiencies unpacking : 여러개의 객체를 포함하고 있는 하나의 객체를 풀어줌 (* 사용) # Create a range object that goes from 0 to 5 nums = range(0,6) print(type(nums)) # Convert nums to a list nums_list = list(nums) print(nums_list) # Create a new list of odd numbers from 1 to 11 by unpacking a range object nums_list2 = [*range(1,13,2)] print(nums_list2) enumerate 실습 # Re.. 2021. 9. 16. 데이터 엔지니어(두번째 이야기) 1. Importing Data from Flat Files Python 라이브러리 판다스는 재무 정량 분석을 위해 2008년 Wes McKinney(웨스 맥키니)에 의해 개발되었지만 현재는 많은 분야에 사용되고 있다. 데이터를 쉽게 로드하고 조작하고 많은 분석 및 시각화 라이브러리와 통합된다. 판다스의 데이터프레임은 2차원 데이터 구조이다. 플랫 파일 특징 Simple, easy to produce format data stored as plain text(no formating) one row per line values for different fields are separated by a delimiter most common flat file type : comma-separated values.. 2021. 9. 6. 이전 1 2 3 4 5 ··· 7 다음
