코드 import time from numba import jit @jit(nopython=True) def function_numba(): numba_data_list = [] for i in range(0, 100000000): numba_data_list.append(i) for_data_list = [] for_time_list = [] numba_time_list = [] for i in range(10): start_time = time.time() for j in range(0, 100000000): for_data_list.append(j) end_time = time.time() for_time_list.append(round(end_time - start_time, 2)) start_t..
코드 작성 import time for_data_list = [] while_data_list = [] for_time_list = [] while_time_list = [] for i in range(10): start_time = time.time() for j in range(0, 100000000): for_data_list.append(j) end_time = time.time() for_time_list.append(round(end_time - start_time, 2)) k = 0 start_time = time.time() while k < 100000000: while_data_list.append(k) k += 1 end_time = time.time() while_time_list...
다음과 같은 데이터프레임이 있다. import pandas as pd first_data = [i for i in range(10, 20)] second_data = 15 df = pd.DataFrame({'first': first_data, 'second': second_data}) print(df) first의 값이 second 보다 크면 True 를 출력하고 아니면 False 를 출력하는 result 행을 만들어보자 import pandas as pd first_data = [i for i in range(10, 20)] second_data = 15 df = pd.DataFrame({'first': first_data, 'second': second_data}) df['result'] = df['..
다음과 같은 데이터프레임이 있다. import pandas as pd first_data = [i for i in range(10, 20)] second_data = 15 df = pd.DataFrame({'first': first_data, 'second': second_data}) print(df) 두 컬럼의 값 중 큰 값을 result 컬럼에 넣어보자 import pandas as pd first_data = [i for i in range(10, 20)] second_data = 15 df = pd.DataFrame({'first': first_data, 'second': second_data}) df['result'] = df.max(axis = 1) print(df) 이번에는 두 값 중 작은 ..
List (deque로 사용할 것) - 데이터 수정이 필요한 경우 사용 - 데이터 순서가 필요한 경우 사용 - 삽입, 제거, 탐색, 포함여부 확인 O(n) Tuple - 데이터 읽기만 필요한 경우 사용 Set - 중복된 값을 허용하지 않는 경우 사용 - 데이터 순서가 필요하지 않는 경우 사용 - 삽입, 제거, 탐색, 포함여부 확인 O(1) Dict - 삽입, 제거, 탐색, 포함여부 확인 O(1)
라이브러리 설치 pip install tabulate[widechars] 코드에 아래 코드 추가 tabulate.WIDE_CHARS_MODE = False 결과 너무 예쁘다. 전체 코드 import pandas as pd from tabulate import tabulate import os import warnings tabulate.WIDE_CHARS_MODE = False warnings.simplefilter("ignore") stock_file_list = os.listdir('./stock-data/2022-05') stock_file_list.sort() for stock_file in stock_file_list: df = pd.read_excel(f'./stock-data/2022-05/..
