본문 바로가기
반응형

분류 전체보기386

[intellij] mybatis autowired mapper 빨간불 없애기 Intellij 에서 Spring boot + mybatis 를 사용하는데 mapper 를 autowired 하면 빨간불이 들어온다 이런 현상이 일어나는 이유는 빈으로 등록되지 않아서기 때문이다. IDE가 알려주는 것인데 실제로 돌려보면 잘된다. ​ 그러나 계속 신경쓰인다면 Mapper에 @Repository 를 추가하면 된다 @Repository public interface NewMapper { List select(); } 끝. 2019. 10. 17.
[java] List 안에 Map value 찾기(lambda 사용) lambda 의 stream 을 이용해 데이터에 접근, 찾으면 리턴하도록 한다. public static void main(String[] args) { Map map1 = new HashMap(); Map map2 = new HashMap(); Map map3 = new HashMap(); Map map4 = new HashMap(); map1.put("name", "네이버"); map1.put("date", "2019-01-01"); map2.put("name", "카카오"); map2.put("date", "2019-04-01"); map3.put("name", "구글"); map3.put("date", "2019-03-01"); map4.put("name", "페이스북"); map4.put("da.. 2019. 10. 13.
[java] List<map> 형태 정렬하기(lambda 이용) [java] lambda 를 이용한 정렬(List 형태) public static void main(String[] args) { Map map1 = new HashMap(); Map map2 = new HashMap(); Map map3 = new HashMap(); Map map4 = new HashMap(); map1.put("name","네이버"); map1.put("date","2019-01-01"); map2.put("name","카카오"); map2.put("date","2019-04-01"); map3.put("name","구글"); map3.put("date","2019-03-01"); map4.put("name","페이스북"); map4.put("date","2019-02-01"); L.. 2019. 10. 12.
[pandas] loc 와 iloc 차이 iloc : integer position을 통해 값을 찾는다. ​ loc : label을 통해서 값을 찾는다. ​ 문법 공통점: df1.loc[[행],[열]] ​ ​ 단순 row만 필터할 땐 둘다 행열에는 숫자를 입력받으므로 동일하게 사용할 수 있다. ​ 공통점 예제: df1.loc[:2] 또는 df1.iloc[:2] column(열)을 필터할때엔 사용법이 각각 다르다. ​ 각각의 샘플을 해보면 다음과 같다 ​ - loc의 경우 df1.loc[:2, ['Survived', 'Pclass','Name']] - iloc의 경우 df1.iloc[:2,1:4] 사용한 샘플 데이터는 여기에 올려둔다(csv파일) 2019. 10. 9.
[pandas] groupby 에 컬럼별로 count, sum, mean 하기 컬럼별로 데이터를 조정하고 싶을 때 사용할 수 있다. 데이터 샘플은 캐글에 있는 타이타닉의 train.csv 로 했다. 받으러 가기 번거로우니 여기에 파일추가 import pandas as pd df1 = pd.read_csv('data/titanic.csv') df1.head() 단순 groupby 를 사용하면 모든 컬럼이 적용된다. df1.groupby('Survived').count() 이번엔 Servived를 기준으로 Pclass는 갯수를, Age는 평균을 Fare는 최대값이 나오도록 설정했다 df1.groupby('Survived').agg({'Pclass': 'count','Age':'mean', 'Fare':'max'}) 끝. 2019. 10. 8.
[pandas] 날짜 문자열을 datetime 형태로 변경 string 형태로 사용해도 문제가 없다면 써도 상관없겠지만, 시계열쪽을 하려면 미리 가공하는 연습을 해두는게 좋을듯 하다. import pandas as pd from pandas import DataFrame data = [['눈을감자','2019-10-01 11:12:35','2500'], ['진라면','2019-10-03 12:15:30', '1000'], ['1회용 면도기','2019-10-06 13:30:21', '300']] # data를 DataFrame 형태로 변경 d1 = DataFrame(data, columns=['종류','구매일자','금액']) d1 종류구매일자금액 0눈을감자2019-10-01 11:12:352500 1진라면2019-10-03 12:15:301000 21회용 면도기.. 2019. 10. 6.
반응형

티스토리툴바