쥬피터 노트북을 쓰다보면 아나콘다 환경에서 작업을 하고 싶다는 생각이 드는 경우가 있어서 설정하는 방법을 공유하고자 한다. 우선, 연결하고 싶은 아나콘다 환경을 활성화해준다.(편의상 'test'라는 이름의 환경으로 진행한다.) 가상환경이 활성화 되었다면 연결을 시작하기 전의 jupyter notebook을 확인해보자 위와같이 입력했다면 jupyter notebook이 실행되고 아래의 화면을 확인 할 수 있는데 좌측의 New를 눌러본다면 inpy파일을 생성할 수 있는 환경이 Python 3 밖에 없다는 것을 확인 할 수 있다. 여기에 다른 환경을 추가해주기 위하여 계속 작업을 진행하자. Quit으로 나가주고 pip install jupyter notebook 을 입력하여 환경에 jupyter noteboo..

문제. DOCTOR 테이블에서 진료과가 흉부외과(CS)이거나 일반외과(GS)인 의사의 이름, 의사ID, 진료과, 고용일자를 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 고용일자를 기준으로 내림차순 정렬하고, 고용일자가 같다면 이름을 기준으로 오름차순 정렬해주세요. 1. 나의 답 SELECT d.DR_NAME, d.DR_ID, d.MCDP_CD, DATE_FORMAT(d.HIRE_YMD, '%Y-%m-%d') as HIRE_YMD FROM DOCTOR as d WHERE d.MCDP_CD LIKE '%CS%' OR d.MCDP_CD LIKE '%GS%' ORDER BY HIRE_YMD DESC, d.DR_NAME 2. 왜 이렇게 생각했나 SELECT d.DR_NAME, d.DR_ID, d.MCDP_CD,..

요즘은 코딩테스트를 위한 다양한 사이트들이 있어서 혼자 공부하는데 도움이 많이 된다. 틈틈이 프로그래머스에서 MYSQL을 연습하고 있는데 풀이와 과정을 공유하면 좋을 것 같아서 올려본다. 문제. 상반기 아이스크림 총주문량이 3,000보다 높으면서 아이스크림의 주 성분이 과일인 아이스크림의 맛을 총주문량이 큰 순서대로 조회하는 SQL 문을 작성해주세요. 1. 나의 답 SELECT f.FLAVOR FROM FIRST_HALF as f JOIN ICECREAM_INFO as i on f.FLAVOR = i.FLAVOR WHERE f.TOTAL_ORDER > "3000" AND i.INGREDIENT_TYPE LIKE "%fruit_based%" ORDER BY f.TOTAL_ORDER DESC; 2. 왜 이렇..

데이터를 가지고 모델을 학습시키고 있는데 에러를 만나게 되었다. 복잡한 코드도 아니었기에 당황스러웠으나 일단 살펴보았는데 1.에러 내용 아래와 같은 매우 긴 에러글을 만나게되었다. --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In [45], line 3 1 mlr=LinearRegression() ----> 3 mlr.fit(x_train, y_train) File ~\anaconda3\envs\keyword\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py:684, in LinearRegr..

os는 파일들을 작업하는데 있어서 많은 도움들을준다. 특히 그중에서 path.join에 대하여 알아보고자 한다. 우선 들어가기 전에 os를 import 해야한다는 것을 잊지말자. 1. 일반적인 경로설정 일반적으로 자신이 원하는 파일의 경로가 있다면 file_path= '/content/drive/MyDrive/Project/korean/' file_name='output_data.py' full_path=file_path + file_name 혹은 file_path = '/content/drive/MyDrive/Project/korean/output_data.py' 위의 경우와 같이 file path와 file name을 구분지어서 설정 후 합하거나 처음부터 모든 경로를 다 입력하여 사용할 것이다. 사실..

python에서도 엑셀 파일을 활용 할 수 있지만 pandas를 활용한다면 더쉽게 사용할 수 있다. 우선 pandas를 import 해주고 시작하는데 colab환경이 아니거나 이전에 활용한 적이 없다면 'xlrd' 와 'openpyxl' 을 먼저 설치하고 진행하도록 하자. >>> import pandas as pd 1. csv 읽기(불러오기) >>> data = pd.read_csv('file path+filename') csv파일을 읽어오는 것은 간단하다. 변수(data)를 선언하여 read_csv로 파일의 경로를 입력해 주면 끝이다. 여기에서 보충하자면 로컬환경일 때 inpy나 py파일과 같이 있을 경우 file name만 기재해도 불러올 수 있으나, 다른 폴더에 있을 때는 file path를 기재해..