용감해지고 싶은 쫄보의 도전기

1. 정규표현식이란?- 텍스트 데이터에서 원하는 규칙에 맞는 문자열을 찾거나 수정하기위해 사용하는 도구 2. 주요 정규식구분정규식의미문자/숫자/특수문자[abc]a,b,c중 하나[^abc]a,b,c가 아닌 문자[0-9] 또는 \d숫자[^0-9] 또는 \D문자[a-z]소문자 알파벳[A-Z]대문자 알파벳[a-zA-Z]대소문자 알파벳[a-zA-Z0-9_] 또는 \w문자,숫자,_[^a-zA-Z0-9_] 또는 \W특수문자\s공백(' ', \t, \n)\S공백이 아닌 문자(문자,숫자,특수문자)조건.임의의 한 글자^문자열의 시작$문자열의 끝원하는 글자{n}n번 반복원하는 글자{n,m}최소 n번, 최대 m번 반복 3. r"문자열"- Raw String- 문자열 내의 이스케이프 문자(\)를 그대로 처리- 정규식, 파일 경..

1. 신뢰구간이란?- 표본 데이터를 기반으로 모집단의 모수가 특정 범위 안에 있을 것이라고 추정하는 구간예) 95% 신뢰구간이 [44,55]일때, 이 구간이 참 평균을 포함할 확률이 95%라는 뜻- 신뢰구간은 표본 데이터에 기초한 것이며, 샘플링때마다 구간이 달라질 수 있다. 2. Z검정- 모집단의 비율을 알거나 표준편차를 알 때: Z분포(표준 정규분포, 표본의 수가 30이상일때)- 표준오차(Standard Error, SE): 표본 평균이나 비율 등의 통계량의 변동성 1) 비율검정 => 모집단의 비율 주변에서 표본 비율이 변동하는 정도를 측정표준오차Z - 통계량신뢰구간P0: 귀무가설에서 가정한 비율, n:표본의 크기p_hat: 표본의 비율 Z: 신뢰수준에 해당하는 z값  2) 평균 검정표준오차Z - 통..

1. 크루스칼-왈리스 검정이란?- 두 개 이상의 독립 표본 그룹 간의 중앙값 차이가 통계적으로 유의미한지를 검정하는 비모수적인 방법- 데이터가 정규성을 만족하지 않거나, 분산이 같지 않은 경우 적합 1) 특징- 비모수적 방법: 데이터가 정규분포를 따르지 않아도 사용할 수 있다.- 독립 표본: 그룹 간 데이터가 독립적이어야 한다.- 중앙값 비교: 평균 대신 중앙값을 비교한다.(* 데이터의 분포에 대한 가정을 거의 하지 않고 순위 기반이라)- 확장된 윌콕슨 순위합 검정: 두 그룹 간 차이를 비교하는 윌콕슨 순위합 검정을 여러 그룹에 확장한 방법 2) 사용 조건- 데이터는 연속형 또는 순위형 데이터야 한다.- 그룹 간 데이터는 독립적이어야 한다.- 각 그룹의 데이터 분포는 동일한 모양이어야 하지만 정규성을 만..

1. 갑자기 노트북에 bluetooth 아이콘이 사라졌다면?  윈도우 시스템 종료열린 창 모두 닫기 > window + R 키 > shutdown -s -t 0

1. FastAPI란?- python으로 작성된 최신 웹 프레임워크- 비동기 프로그래밍을 지원해 빠르고 효과적- 자동 문서화 기능(Swagger): API를 설계하고 문서화하는 도구와 프레임워크의 기능(API테스트, 문서화)=> API 사용법을 이해하고 테스트하는데 시간을 절약할 수 있다. - 데이터 검증: 클라이언트가 잘못된 데이터를 보냈을 경우, 개발자가 추가 코드를 작성하지 않아도 FastAPI가 에러를 처리=> 안정성을 보장하고 개발 시간을 단축- 타입 힌팅: 변수나 함수의 타입을 지정할 수 있는 기능 => 가독성과 명확성을 높임- FastAPI를 사용하면 RESTful API를 쉽게 구현할 수 있다=> 데코레이터(@app.get)를 사용하면 간단히 HTTP메서드와 경로를 정의할 수 있어 직관적이..

1. 카이제곱 독립성 검정- 두 범주형 변수가 서로 독립적인지(관련이 없는지) 검증- 카이제곱 통계량(χ^2)값과 자유도(df)를 사용하여 p-value를 구하고, 유의 수준과 비교1) 카이제곱 통계량(χ^2): 관찰된 데이터와 기대된 데이터의 차이- χ^2이 작다면, 관찰된 데이터와 기대 데이터간의 차이가 작기 때문에 귀무가설이 참일 가능성이 높다.2) 자유도(df): 교차표에서 가능한 독립적인 정보의 수3) p-value: 현재 데이터가 귀무가설을 따를 가능성- 귀무가설: 두 변수는 독립적이다. (p-value >  유의수준(보통 0.05))* 카이제곱 통계량(χ^2) 의 다른 용도1) 적합도 검정: 관찰된 데이터가 이론적으로 기대되는 분포에 얼마나 잘 맞는가?- 데이터가 정규분포를 따르는가? 던진 ..

1. 특정 열의 데이터 글자 수 확인: df['컬럼명'].str.len()import pandas as pd# 글자수가 8개인지 확인df[df['신고일자'].str.len() != 8] 2. 특정 글자수가 아니면 앞에 0 채우기: str.zfill(글자수)df['신고시각'] = df['신고시각'].str.zfill(6)3. 날짜 형식으로 바꾸기: pd.to_datetime(df['컬럼명'])df['신고시간'] = pd.to_datetime(df['신고시간'])df['출동시간'] = pd.to_datetime(df['출동시간'])4. 시간 차이(데이터 타입: timedelta) 초 형식으로 바꾸기df['소요시간'] = df['소요시간'].dt.total_seconds()5. (참고) ns(나노 세컨드)를 ..

1. 문제 - Docker Desktop을 설치 했는데 실행이 되지 않는다문제1) 검색해보니 MySQL과 같은 3306포트를 쓰기 때문이라고 - 포트를 변경했지만 vscode에서 wsl 설치하라고 해서 설치했더니 docker desktop이 다시 실행하지 않는다.문제2) Docker desktop의 환경이 손상되거나, WSL과의 충돌 문제가 발생할 경우 2. MySQL 포트 변경- C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0 경로로 들어가 my.ini 파일 수정 → port = 3306을 다른 숫자로 (나는 43306)- ProgramFile이 아닌 ProgramData임에 주의!!- 수정 권한이 없을 경우 my.ini 우클릭>속성>보안>system클릭 후 편집>users 클릭> ..