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ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 액세스가 거부되었습니다: 'C:\\Users\\user\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\cv2\\cv2.pyd'
Consider using the `--user` option or check the permissions.

 

 

아나콘다 주피터에서 !pip install albumentations 으로 실행시 에러가 보인다.

 

 

 

아나콘다 프롬프트에서 python -m pip install --user albumentations 실행시 잘 설치 된다.

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주피터 노트북을 사용하다 코랩 사용 중 TAB 눌러도 자동완성 기능이 안 먹을 때 코랩에서 간단히 설정만 해주면 주피터노트북과 동일하게 사용할 수 있다.

 

요약)

설정 -> 편집기 -> 코드 완성 제안을 자동으로 표시 체크 해제

 


 

 

우측 설정

 

 

편집기 탭 / 코드 완성 제안을 자동으로 표시 해제

 

tab 누를 시 밑으로 드롭다운 형태로 볼 수 있다.

 

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Dataframe : 행과 열 조회

  • DataFrame.loc[[행이름1, 행이름2, ... ]]
  • DataFrame.iloc[[행인덱스1, 행인덱스2 ... ]]
df = pd.DataFrame( np.arange(1,26).reshape(5,5), 
                   index=[ 'row'+str(i) for i in range(1,6)], 
                   columns=[ 'col'+str(i) for i in range(1,6) ])

print(type(df), df.shape, df.size)
df
  • 출력
    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> (5, 5) 25
  col1 col2 col3 col4 col5
row1 1 2 3 4 5
row2 6 7 8 9 10
row3 11 12 13 14 15
row4 16 17 18 19 20
row5 21 22 23 24 25





원하는 행 출력

print(df.loc[['row1', 'row3', 'row5']]) #iloc로 출력 방법 df.iloc[[0, 2, 4]] 
  • 출력
      col1 col2 col3 col4 col5
    row1 1 2 3 4 5
    row3 11 12 13 14 15
    row5 21 22 23 24 25

원하는 행 범위 출력

print(df.iloc[2:5]) # loc로 출력 방법 df.loc['row2':'row4']
  • 출력
      col1 col2 col3 col4 col5
    row2 6 7 8 9 10
    row3 11 12 13 14 15
    row4 16 17 18 19 20





원하는 열 출력

df.loc[:, ['col1','col3','col5']] #iloc로 출력 방법 df.iloc[:, [0,2,4]]
  • 출력
      col1 col3 col5
    row1 1 3 5
    row2 6 8 10
    row3 11 13 15
    row4 16 18 20
    row5 21 23 25

원하는 열 범위출력

df.iloc[:, 1:4] # loc로 출력 방법 df.loc[:, 'col2':'col4']
  • 출력
      col2 col3 col4
    row1 2 3 4
    row2 7 8 9
    row3 12 13 14
    row4 17 18 19
    row5 22 23 24





DataFrame 행,열 추가, 삭제

  • loc를 통해 없는 행 이름으로 추가할 수 있다.
  • iloc를 통해서는 추가할 수 없다.
  • 행 추가
df.loc['row6'] = [26,27,28,29,30]
df
  col1 col2 col3 col4 col5
row1 1 2 3 4 5
row2 6 7 8 9 10
row3 11 12 13 14 15
row4 16 17 18 19 20
row5 21 22 23 24 25
row6 26 27 28 29 30
  • 행 삭제
df = df.drop('row6')
df
  col1 col2 col3 col4 col5
row1 1 2 3 4 5
row2 6 7 8 9 10
row3 11 12 13 14 15
row4 16 17 18 19 20
row5 21 22 23 24 25
  • 열 추가
df['col6'] = [26,27,28,29,30]
df
  col1 col2 col3 col4 col5 col6
row1 1 2 3 4 5 26
row2 6 7 8 9 10 27
row3 11 12 13 14 15 28
row4 16 17 18 19 20 29
row5 21 22 23 24 25 30
  • 열 삭제
df.drop(columns=['col6'],inplace=True) #inplace True로 줄시 바로적용
df
  col1 col2 col3 col4 col5
row1 1 2 3 4 5
row2 6 7 8 9 10
row3 11 12 13 14 15
row4 16 17 18 19 20
row5 21 22 23 24 25
del df['col5']
df
  col1 col2 col3 col4
row1 1 2 3 4
row2 6 7 8 9
row3 11 12 13 14
row4 16 17 18 19
row5 21 22 23 24
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