2024. 4. 21. 14:03ㆍ회고/TIL(매일)
✏️도전한 점
1. streamlit 학습 내용을 바탕으로 직접 웹페이지를 제작했다.
2. 학습 내용 중에 유용한 전처리 코드를 발견해서 정리했다.
01 전처리 : np.where을 알아보자
- np.where 함수는 조건에 따라 배열에서 요소를 선택하는 데 사용된다. NumPy의 np.where는 기본적으로 if-else 문을 벡터화한 형태로 볼 수 있다.
- 출력 형식은 NumPy 배열의 문자열 표현 방식 때문이다. NumPy 배열을 출력할 때, 배열 내의 숫자 타입 요소들은 콤마로 구분되어 출력되지만, 문자열 타입의 요소들은 콤마 없이 출력되며, 대괄호([]) 안에 공백으로 구분되어 나타난다. 이는 넘파이의 출력 형식에 따른 것으로, 배열의 실제 구조나 데이터를 변경하지 않는다.
02 참고코드
- streamlit 학습 영상: 데이터를 전처리하는 코드 중에서도 유용한 코드들이 있어서 캡쳐해뒀다.
1) 컬럼 리네이밍을 간단하게 하는 방법: df.columns
2) 다중 불리언 조건식 작성하는 방법: np.where
03 웹페이지 제작 과정
04.21 Streamlit 시각화
01 시각화 코드 import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import pydeck as pdk # 페이지를 session_state에 초기화 if 'page' not in st.session_state: st.session_state.page = 'home' # 페이지란 값이 없을테니 당연 hom
specialda.tistory.com
04 참고링크 : Docs
- Streamlit Docs를 참고하면 다양한 위젯들을 직접 만들어 볼 수 있다.
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05 주말에 잠깐 튜터님과 함께
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