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자주 발생하는 예외 ArithmeticException : 정수를 0으로 나눌 때 NullPointerException : null 레퍼런스를 참조할 때 ClassCastException : 변환 할 수 없는 타입으로 객체를 변환 할 때 OutOfMemoryException : 메모리 부족 ArrayIndexOutOfBoundsException : 배열의 범위를 벗어난 접근 시 IllegalArgumentException : 잘못된 인자 전달 시 IOException : 입출력 동작 실패 또는 인터럽트 시 발생 NumberFormatException : 문자열이 나타내는 숫자와 일치하지 않는 타입의 숫자로 변환 시 OverLoading 메소드 명과 인자가 같으면서 return 값만 다른 경우 컴파일 오류..

값 대치 값 대치 (딕셔너리) s = pd.Series([1, 2, 3]) # 3행 1열의 샘플 데이터 mapping = { 1:"drop", 2:"the", 3:"table" } # 딕셔너리 구조의 맵핑할 데이터 s1 = s.map(mapping) # 딕셔너리를 인자로 map 호출 print(s1) # 결과 0 drop 1 the 2 table dtype: object 값 대치 (함수) s.map(lambda x: x**2) # 각각 제곱 # 결과 0 1 1 4 2 9 dtype: int64 값 변환(함수 호출) # 제곱 함수 선언 def squared(value): return value * value # apply s.apply(squared) # 결과 0 1 1 4 2 9 dtype: int64 ..

결측치 확인 Python Pandas 라이브러리의 isnull() 활용 s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan] * 3) # 4행 3열의 null 값이 존재하는 2차원 데이터 s.isnull().sum() # null 값의 건수 = 3 결측치 채움 Python Pandas 라이브러리의 fillna() 활용 fillna()는 return값이 복제본이다. 따라서 inplace = True 를 명시하지 않으면 원본 데이터의 변경을 피할 수 있다. s.fillna(4) # null 값을 모두 4로 채움 원본 데이터와 비교 # 원본 데이터 print(s) # 결과 0 1.0 1 2.0 2 3.0 3 NaN 4 1.0 5 2.0 6 3.0 7 NaN 8 1.0 9 2.0 10 3.0 11 NaN d..

Pandas에서 제공하는 기본 데이터 타입은 다음과 같습니다. 예제 # 데이터프레임 정보 df.info() RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 6 columns): 이름 3 non-null object 통솔 3 non-null int64 무력 3 non-null int64 지력 3 non-null int64 정치 3 non-null int64 매력 3 non-null int64 dtypes: int64(5), object(1) memory usage: 272.0+ bytes 데이터 타입 변경 데이터 타입을 변경할 때는 astype()을 이용할 수 있다. 문자열을 숫자형으로 변경하는 경우처럼 형변경을 할 수 없는 경우 오류가 발생하기 때문에 예외처리를 ..

데이터 전처리 과정 1. 문제 정의 및 가설 문제를 명확하게 정의하는 것이 가장 중요하다. 문제 정의부터 잘못 접근했다면 나오는 결과 또한 무의미한 결과이기 때문이다. 문제 정의에 앞서 배경을 살펴보고 전체적인 맥락을 이해하는데 중점을 둔다. 배경을 이해하는데 도움이되는 것은 도메인 지식이다. 문제를 정의했다면 “이 문제를 해결함으로 어떤 것이 해결 되는가?” 를 생각해야 한다. 즉 데이터 분석의 목적을 정의하고 그 문제를 해결하기 위한 가설을 세워야한다. i. 프로젝트시 고려사항 목적과 데이터 특성에 맞는 모델을 무엇인가? 일반화 가능성은 어떠한가? 성능 측정의 지표는? 성능을 높이기 위해 어떻게 Feature Engineering을 진행할 것인가? 제품 혹은 시스템에 모델을 적용할 시 계산량이나 언어..

XML(eXtensible Markup Language) 다목적 마크업 언어로써 다른 종류의 시스템 혹은 인터넷끼리 연결된 시스템 끼리 데이터를 주고 받을 수 있게 하기 위해 탄생했다. 🎯 설계 목표 단순성 일반성 인터넷을 통한 사용 가능성 💡기본 개념 XML에서의 기본 개념에는 10가지가 있다. XML은 구조적인 데이터를 위한 것이다. XML은 다소 HTML 같이 보인다. XML은 텍스트이며, 읽히는 것만을 뜻하지 않는다. XML은 크기가 커진다. XML은 기술의 집합이다. XML은 새로운 기술이 아니라 발전한 기술이다. XML은 HTML에서 XHTML로 이끌었다. XML은 모듈식이다. XML은 RDF와 시맨틱 웹의 토대이다. XML은 라이선스 제약이 없으며, 플랫폼이 독립적이고, 많은 지원이 있다. ..

스레드 관리 정보 데몬 스레드 JVM이 스스로 필요에 의해 사용하는 스레드이다. 대표적인 예로 GC가 있다. 내가 작성한 스레드도 데몬 스레드로 표시하여 JVM이 인식하게 할 수도 있다. 일반 스레드가 모두 종료되면 데몬 스레드가 살아 있더라도 프로그램은 종료된다. 스레드 상태 NEW 스레드가 생성되었지만 아직 실행할 준비가 되지 않은 상태이다. start() 메소드가 호출되면 RUNNABLE 상태가 된다. RUNNABLE 스레드가 현재 실행되고 있거나 실행 준비되어 스케줄링을 기다리는 상태이다. WAITING 스레드가 어떤 Object 타입의 객체 a에 대해 a.wait()을 호출하고 무한 대기하면서 다른 스레드가 a.notify(), a.notifyAll()을 불러주기를 기다리고 있는 상태이다. 스레..

자주 발생하는 예외 ArithmeticException : 정수를 0으로 나눌 때 NullPointerException : null 레퍼런스를 참조할 때 ClassCastException : 변환 할 수 없는 타입으로 객체를 변환 할 때 OutOfMemoryException : 메모리 부족 ArrayIndexOutOfBoundsException : 배열의 범위를 벗어난 접근 시 IllegalArgumentException : 잘못된 인자 전달 시 IOException : 입출력 동작 실패 또는 인터럽트 시 발생 NumberFormatException : 문자열이 나타내는 숫자와 일치하지 않는 타입의 숫자로 변환 시

환경 변수 등록 Step 1 Postman 우측 상단에 눈 모양 아이콘을 누르시게 되면 위와 같은 화면이 보입니다. 포스트맨에서는 환경변수를 트리형식으로 관리 할 수 있게 구성했는데 Step 2 앞선 그림에서 Add를 누르게 되면 위와 같은 화면이 보이는데 여기서 직접적인 환경 변수를 등록하게 됩니다. VARIABLE = 환경 변수로 쓸 name Type = default 와 secret 설정 두가지를 할 수 있습니다. INITAL VALUE = 팀과 같이 공유된 상황이었을 때 팀원들에게 보여질 VALUE 입니다. CURRENT VALUE = 실제 Request를 수행할 때 반영 될 VALUE 입니다. # 참고 SAVE 버튼을 눌러야 비로소 반영됩니다. Step 3 앞서 만든 {{myblog}}라는 환경..

Load Balancing이란? 하나의 인터넷 서비스가 발생하는 트래픽이 많을 때 여러 대의 서버가 분산처리하여 서버의 로드율 증가, 부하량, 속도저하 등을 고려하여 적절히 분산처리하여 해결해주는 서비스입니다. 쉽게 말해 Request를 나누어 맞게(?) 해주는 녀석입니다. 주요 기능 NAT(Network Address Translation) 사설 IP 주소를 공인 IP 주소로 바꾸는 데 사용하는 통신망의 주소 변조기입니다. Tunneling 인터넷상에서 눈에 보이지 않는 통로를 만들어 통신할 수 있게 하는 개념 데이터를 캡슐화해서 연결된 상호 간에만 캡슐화된 패킷을 구별해 캡슐화를 해제할 수 있습니다. DSR(Dynamic Source Routing protocol) 로드 밸런서 사용 시 서버에서 클라..