23년 이전 글/python
시각화 라이브러리 plotly를 편하게 사용하는 방법
Plotly 파이썬에서 주로 사용하는 시각화 라이브러리인 Matplotlib과 뚜렷하게 구분되는 라이브러리로, 특히 기본적으로 반응형의 차트를 그려주며, 기본적으로 그려주는게 많은게 장점인 라이브러리이다. api도 깔끔하고, 특히 문서가 좋아서 이용하게 되었다. 그러나 단점이 있었으니.. 바로 fig.update_traces라는 형태의 api이다 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("year == 2007").query("continent == 'Americas'") fig = px.pie(df, values='pop', names='country', title='Population of American continent', hover..
Pandas 주가 데이터 cheat sheet
import pandas as pd from pandas_datareader import data #삼성전자 주가 데이터 df = data.get_data_yahoo('005930.KS',start = '2020-01-01',end='2021-02-11') # 데이터프레임 평균, 표준편차, 사분위수 df.describe() # 종가 기준 최대값 df.Close.max() # 종가 기준 최소값 df.Close.min() # 종가 기준 평균값 df.Close.mean() # 총 데이터 개수 df.shape[0] # 특정 컬럼 선택 df.Close # 상위 3개의 로우만 선택 df.iloc[:3] # 시작가 대비 종가가 높았던 날 데이터 df[df.Open < df.Close] # 종가 기준 가장 주가가 높았..
FastAPI로 백엔드 CRUD - DB구성 - mysql, sqlalchemy
폴더 구조는 server 아래로 config, models, routes, schemas, server(환경 생성시 만들어지는 빈 폴더), tests(환경 생성시 자동 생성) config폴더에서는 sqlalchemy로 Mysql과 연결합니다(db.py) mysql은 도커에 올려져 있는 상태이며 해당 포트로 열려있게끔 사전에 설정하여야 합니다 from sqlalchemy import create_engine, MetaData engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/test') meta = MetaData() conn = engine.connect() config 폴더에 db.py에서 연결한 객체를 models 폴더의 use..
FastAPI로 백엔드 만들어보기 - 개발환경 구성 - docker로 mysql
mysql은 도커를 사용했습니다 도커를 사용하기에 앞서서 환경 세팅이 필요합니다 정리가 잘 된 블로그가 있어서 보시기를 추천 합니다 https://www.lainyzine.com/ko/article/a-complete-guide-to-how-to-install-docker-desktop-on-windows-10/ [Windows 10] Docker 설치 완벽 가이드(Home 포함) Docker는 경량 가상화 기술인 리눅스 컨테이너 도구입니다. Windows 10 Home과 Pro에서도 몇 가지 설정을 통해 Docker Desktop으로 리눅스 컨테이너를 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 Windows 10에서 Docker Des www.lainyzine.com 도커 설치 이후 mysql 사용법에 대해서 ..