▶DataFrame을 텍스트(text) 파일로 변환 import pandas df.to_csv('sample_file.txt', index=False, header=None, sep="\t") index = False : 왼쪽 컬럼 (인덱스) 삭제 header = None : 헤더 삭제 ▶ DataFrame을 표(html) 로 변환 import pandas df.to_html("sample_file.html") ▶ DataFrame을 엑셀 (excel) 로 변환 import pandas df.to_excel("sample_file.xlsx")

※ PDF 문서를 이미지로 변환하는 것은 pdf2image 모듈을 이용한다. https://pypi.org/project/pdf2image pdf2image A wrapper around the pdftoppm and pdftocairo command line tools to convert PDF to a PIL Image list. pypi.org convert_from_path( ) 함수는 추출된 이미지의 PIL 객체 리스트를 반환한다. ▶ scan.pdf 화일에서 이미지를 추출한 후, 첫 이미지만 jpg 화일로 저장한 것이다. ( 해상도 : 600dpi, 페이지 지정 : 10page ) from pdf2image import convert_from_path images = convert_from_p..

▶ 64bit 환경에서 32비트로 사용시, set CONDA_FORCE_32BIT=1 ※ 가상환경 생성 conda create -n 가상환경이름 -n 옵션은 가상환경의 이름을 설정해주는 부분으로 나중에 가상환경을 이용하거나 삭제할 때 쓸 수 있도록 알아보기 쉽게 입력하면 됩니다. ▶ python 3.8 버전의 아나콘다 가상환경 생성 conda create -n test python=3.8 ▶ 가상환경 실행 activate test ※ 가상환경 확인 conda info --envs 만들어진 가상환경들을 확인하는 방법은 conda info --envs 또는 conda env list 명령어를 통해 가능 conda info --envs ▶ 가상환경에 spyder 설치 : 가상환경내에서 실행 conda inst..

* PC에 GIT 설치 * GitLab 사이트에서 새로운 프로젝트 생성 * SSH 생성 - 터미널을 열고 ssh-keygen 입력 # ssh-keygen -t rsa - .ssh\ id_rsa.pub 복사하여, gitlab사이트의 SSH Keys에 붙여넣는다 ( 최초 1회만 실행 ) * Git CMD 창에서 아래 명령어 실행 ▶ Git global setup git config --global user.name "유저명" git config --global user.email "이메일 주소" git config --list 회원가입시, 유저명, 이메일 주소 입력. ▶ Create a new repository git clone git@gitlab.com:[유저명]/[프로젝트명].git cd [생성된 프로..

[ JSON ] JavaScript Object Notation 줄임말로, 서버와 클라이언트 또는 컴퓨터/프로그램 사이에 데이터를 주고 받을 때 사용하는 데이터 포맷이다. 키와 값을 괄호와 세미콜론과 같이 간단한 기호로 구성하여 표현할 수 있고, 언어나 운영체제에 구애받지 않기 때문에 자주 사용되며, 특히, 웹/앱 환경에서 Rest API를 사용하여, 서버와 클라이언트 사이에 데이터를 주고 받을때 많이 사용. JSON 포맷 { "id":"03", "language": "Python", "edition": "forth", "author": "Herbert Schildt" } python의 dictionary와 구조가 동일하므로, json 라이브러리의 loads와 dumps를 이용하여 dictionary와 ..

strip() 함수 : 문자열 앞뒤의 공백 또는 특별한 문자 삭제. lstrip() 함수 - 문자열 앞에 있는 데이터만 처리 (문자열 왼쪽)rstrip() 함수 - 문자열 뒤에 있는 데이터만 처리 (문자열 오른쪽)text = ' 안녕 ' text = data1.strip()text = '####안녕####' text = text.strip('#') ▶ 결과 : '안녕' split() 함수 : 문자열 내부에 있는 공백 또는 특별한 문자를 구분해서, 리스트 아이템으로 만듦. text = '사과 배 포도 오렌지' text = text.split() ▶ 결과 : ['사과', '배', '포도', '오렌지'] text[1] ▶ 결과 : '배'