cd 가상환경을 설치할 경로

 

python -m venv 가상환경이름

 

source 가상환경이름/Scripts/activate

 

deactivate

 

설치된 패키지 리스트 txt 파일로 변환

pip freeze > requirements.txt

 

변환된 txt 파일로 패키지 설치하기
pip install -r 파일이름.txt

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자주 쓰는 패턴 모음

기능 패턴
숫자 ^[0-9]*$
영문자 ^[a-zA-Z]*$
한글 ^[가-힣]*$
영어 & 숫자 ^[a-zA-Z0-9]*$
E-Mail ^[a-zA-Z0-9]+@[a-zA-Z0-9]+$
휴대폰 ^01(?:0|1|[6-9]) - (?:\d{3}|\d{4}) - \d{4}$
일반전화 ^\d{2,3} - \d{3,4} - \d{4}$
IP 주소 ([0-9]{1,3}) \. ([0-9]{1,3}) \. ([0-9]{1,3}) \. ([0-9]{1,3})
모든 기호 (공백, 개행 제외) \.|\,|\"|\'|\!|\@|\#|\$|\%|\^|\&|\*|\(|\)|\-|\_|\=|\+|\\|\||\?|\~|\`

 

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주요 함수

getcwd() 현재 작업 디렉터리를 반환 os.getcwd()
mkdir() 지정된 경로에 새로운 디렉터리(폴더)를 생성
e.g.) /test/dir_a/dir_b
os.mkdir(path)
makedirs() 지정된 경로 내에 있는 상위, 하위 디렉토리(폴더)를 모두 생성
exist_ok = True 옵션은 생성할 폴더가 이미 있을 때 exception을 방지함

e.g.) /test/dir_a/dir_b     # →  /test 아래 dir_a와 dir_b가 없다면 전부 생성
os.makedirs(path, exist_ok = True)
exists() 지정된 경로가 존재하는지 확인 (True/False 값 반환) os.path.exists(path)
isdir() 지정된 경로가 디렉터리인지 확인 (True/False 값 반환) os.path.isdir(path)
isfile() 지정된 경로가 파일인지 확인(True/False 값 반환) os.path.isfile(path)
abspath() 지정된 경로의 절대 경로를 반환 os.path.abspath(path)
join() 운영 체제에 맞게 경로를 연결하여 새 경로를 생성 os.path.join(path1, path2)
split() 경로를 디렉터리와 파일로 분리(튜플로 반환) os.path.split()

 

텍스트 파일 오픈

f = open("a.txt", 'r')
lines = f.readlines()
for line in lines:
    print(line)
f.close()

 


 
디렉토리/파일 관리

os.chdir(path) 작업 디렉토리(현재 위치) 변경
os.getcwd() 작업 디렉토리(현재 위치) 정보 확인
os.remove( filename or path ) 파일이나 디렉토리 삭제
os.mkdir( path ) 디렉토리 생성
os.makedirs( path ) 디렉토리 생성 , /root/user/home/local/temp ... 처럼 긴 경로도 한 번에 생성 가능
os.path.abspath(filename) 파일의 상대 경로를 절대 경로로 변경하는 함수
os.path.exists(filename) 파일 존재 여부 확인 함수 (주어진 경로, 이름의 파일이 있는지 조사)
os.curdir() 현재 디렉토리 정보 확인
os.pardir() 부모 디렉토리 정보 확인
os.sep() 디렉토리 분리 문자 확인. windows "\", linux "/" 반환
os.symlink(src, dst) 원본 파일(src)에 대한 심볼릭 링크(dst)를 생성
os.rename(src, dst) 원본 파일명(src)을 주어진 파일명(dst)으로 변경

 

 

파일 목록 관리

glob.glob(wildcard)  패턴을 이용하여 파일 목록 조회
os.listdir(path)  해당 디렉토리(path)의 전체 목록 조회
dircache.listdir(path)  os.listdir(path)와 동일. 단, path가 변경되지 않으면 이미 읽은 정보를 재활용
dircache.annotate(head, list)  일반 파일명과 디렉토리명 구분



 
파일명 관리

os.path.basename(filename) 파일명 추출
os.path.dirname(filename) 디렉토리 정보 추출
os.path.split(filename) 경로와 파일명 분리
os.path.splitdrive(filename) 드라이브명과 나머지 분리 (MS windows)
os.path.splitext(filename) 파일명과 확장자 분리

 

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DataFrame에서 컬럼명을 수정하는 방법은 몇 개가 존재한다.

아래와 같은 DataFrame 샘플이 존재한다고 할 때

import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'c1':[1, 2, 3]
                   ,'c2':[3, 4, 5]
                   ,'c3':[6, 7, 8]})

	c1	c2	c3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8

 

□ 특정 컬럼명 수정

아래 세 가지 방법으로 컬럼명 수정이 가능하다.

df.rename( {'c1':'A1'}, axis='columns', inplace=True)
# 이때 inplace=False이면 원본 데이터(df) 값 자체는 변경하지 않는다. default는 False이다.

	A1	c2	c3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8


df.rename( columns={'c1':'B1'}, inplace=True)  

	B1	c2	c3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8


df.rename( columns={df.columns[0]:'C1'}, inplace=True)

	C1	c2	c3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8


df.columns.values[0] = 'D1'

	D1	c2	c3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8

- inplace option

DataFrame에서 inplace option은 원본 데이터(source) 자체를 변경하는가, 하지 않는가를 지정한다.

inplace=False인 경우에는 원본 데이터 자체는 변경하지 않고 형상만 변경한다. 이때 해당 형상은 return 값을 통해서 받을 수 있다.

 

temp = df.rename( {'c1', 'A1'}, axis='columns', inplace=False) 

 

의 경우 원본 데이터인 df의 첫 번째 컬럼명은 A1으로 변경되지 않는다.

반면 temp는 컬럼명이 A1으로 변경된 데이터를 가지게 된다. 

 

같은 원리로

df.rename( {'c1', 'A1'}, axis='columns', inplace=True) 은

df = df.rename( {'c1', 'A1'}, axis='columns', inplace=False)  과 동일한 결과를 가진다.

 

 

□ 컬럼명 전체 변경

아래 방법으로 컬럼명 전체 수정이 가능하다.

df.rename( {'c1':'A1', 'c2':'A2', 'c3':'A3'}, axis='columns', inplace=True)

	A1	A2	A3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8


df.rename( columns={'c1':'B1', 'c2':'B2', 'c3':'B3'}, inplace=True)

	B1	B2	B3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8


df.columns = ['C1', 'C2', 'C3']

	C1	C2	C3
0	1	3	6
1	2	4	7
2	3	5	8

 

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□ DataFrame.loc 사용법

구분

기본 사용법

다른 형태

row name

df.loc[ "row1" ]

 

row name list

df.loc[ "row1", "row2", "row3" ]

 

row name list slicing

df.loc[ "row1" : "row5" ]

df[ "row1" : "row5" ]

column name

df.loc[ :, "col1" ]

df[ "col1" ]

column name list

df.loc[ :, [ "col1", "col2", "col3" ] ]

df[ [ "col1", "col2", "col3" ] ]

column name list slicing

df.loc[ :, "col1" : "col5" ]

 

 

□ DataFrame.iloc 사용법

구분

기본 사용법

다른 형태

row

df.iloc[ 1 ]

 

row list

df.iloc[ [ 1, 2, 3 ] ]

 

row list slicing

df.iloc[ 1 : 5 ]

df[ 1 : 5 ]

column

df.iloc[ :, 1 ]

 

column list

df.iloc[ :, [ 1, 2, 3 ] ]

 

column list slicing

df.iloc[ :, 1 : 5 ]

 

 

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파이썬에서 Import 방법은 두 가지가 있습니다.


import 모듈

→ 해당 모듈 전체를 가져온다.

    사용하려면 항상 '모듈명.메소드' 와 같이 모듈명을 앞에 붙여주어야 한다.


from 모듈 import 메소드 / 변수

→ 해당 모듈 내에 있는 특정 메소드나 모듈 내 정의된 변수를 가져온다.

    가져온 메소드나 변수를 앞에 모듈명을 붙이지 않고 그대로 사용할 수 있다.

    다만, 이름이 같은 변수나 메소드가 존재할 경우 대체된다.

    

    from 모듈 import * 이라고 하면 import 모듈과 동일하다. (사용 시 모듈명 붙이는 것 빼고)


아래는 두 방식에 대해 잘 설명된 사이트입니다. 단, 파이썬 2.7 버전을 중심으로 설명하고 있습니다.


□ 원본 URL → https://wikidocs.net/77



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□ Jupyter notebook 명령키 일람

 

Command Mode (press Esc to enable) Edit Mode (press Enter to enable)
Enter   enter edit mode Tab   code completion or indent
Shift-Enter   run cell, select below Shift-Tab   tooltip
Ctrl-Enter   run cell Ctrl-]   indent
Alt-Enter   run cell, insert below Ctrl-[   dedent
Y   to code Ctrl-A   select all
M   to markdown Ctrl-Z   undo
R   to raw Ctrl-Shift-Z   redo
1  to heading 1 Ctrl-Y   redo
2  to heading 2 Ctrl-Home   go to cell start
3  to heading 3 Ctrl-Up   go to cell start
4  to heading 4 Ctrl-End   go to cell end
5  to heading 5 Ctrl-Down   go to cell end
6  to heading 6 Ctrl-Left   go one word left
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Down   select cell below Ctrl-Delete   delete word after
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A   insert cell above Ctrl-M   command mode
B   insert cell below Shift-Enter   run cell, select below
X   cut selected cell Ctrl-Enter   run cell
C   copy selected cell Alt-Enter   run cell, insert below
Shift-V   paste cell above Ctrl-Shift-Subtract   split cell
V   paste cell below Ctrl-Shift--   split cell
Z   undo last cell deletion Ctrl-S   Save and Checkpoint
D,D   delete selected cell Up   move cursor up or previous cell
Shift-M   merge cell below Down   move cursor down or next cell
S   Save and Checkpoint Shift   ignore
Ctrl-S   Save and Checkpoint
L   toggle line numbers
O   toggle output
Shift-O   toggle output scrolling
Esc   close pager
Q   close pager
H   show keyboard shortcut help
I,I   interrupt kernel
0,0   restart kernel
Space   scroll down
Shift-Space   scroll up
Shift   ignore

 

□ 기타 명령 모음

  - ipynb 파일 → py 파일 변환

    콘솔창에서 아래 명령 수행


    jupyter nbconvert --to script [파일명].ipynb



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