21.12.29 [2] TIL : html/css - 폰트 / 데이터 분석 - pandas 문법 (DACON 펭귄 몸무게 예측 대회)
HTML/CSS 폰트 이용 차이
오늘 데이터 분석 기초 정리를 블로그에 올리려고
데이터 분석 썸네일을 html로 만들어 보았다.
이걸 만들어봤는데 폰트는 나눔스퀘어 폰트를 사용했다.
-css-
@font-face{
font-family:BM;
src: url(./fonts/BMJUA.ttf) format("truetype");
src: url(./fonts/BMJUA.eot) format("embeddedopentype");
src: url(./fonts/BMJUA.woff) format("woff");
}
@font-face{
font-family:NSR;
src: url(./fonts/NanumSquareR.ttf) format("truetype");
src: url(./fonts/NanumSquareR.eot) format("embeddedopentype");
src: url(./fonts/NanumSquareR.woff) format("woff");
} 이렇게 내 local에 있는 폰트를 적용하는 방법을 사용했는데
내 컴퓨터에서는 문서를 열었을 때 폰트가 제대로 작동했다.
하지만 친구한테 html을 줬을 때 친구 컴퓨터에서는 폰트가 깨지는 걸
알 수 있었다.
친구한테 줄 때 안 깨지기위해 웹 폰트 주소와 font-family 이름을
사용해서 폰트를 적용하는 방법으로 해보았다.
-html-
<link href = "https://hangeul.pstatic.net/hangeul_static/css/nanum-square.css" rel="stylesheet">
<style>
div{
font-family: 'NanumSquareBold';
}
</style>이렇게 했더니 친구 컴퓨터에서도 폰트가 안깨지고 잘 나온다고 했다.
로컬에서 폰트를 적용하는 것이 성능면에서는 좋다고 들었는데
다른 컴퓨터에서 내 로컬의 폰트를 적용한 웹페이지를 열었을 때
폰트가 안 깨지게 하려면 어떻게 해야하는지 잘 모르겠다!
(사실 찾아봐도 너무 복잡해서 원리가 뭔지 모르겠다..)
나중에 더 깊게 공부하다보면 알게 되겠지??
서버의 개념과 연관된건가,, 나중에 알아봐야겠다.
데이터 분석 : 펭귄 몸무게 예측 대회하면서 알게된 것
1. pandas를 사용해서 데이터를 불러올 때 열을 불러올 때는 df["mpg"]
이렇게 대괄호를 사용하여 불러오고
행을 불러올 때는 df.loc[0]
이렇게 loc함수를 사용하여 불러온다.
2. Colab 사용 시 로컬으로 가지고 있는 dataset을 불러오고 싶다면
그 dataset 파일을 구글 드라이브에 복사한 후
Colab에서 구글 드라이브를 mount해서 경로를 지정하면 된다!
- Colab 구글 드라이브 mount 문법
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')이때 경로는 /content/gdrive/MyDrive가 디폴트 값이다.
3. 결측치 분석을 위해 결측치가 있는 행들만 출력하는 방법
df[df.isnull().sum(axis = 1) > 0]
-> df.usnull().sum(axis=1)의 의미는 axis = 1은 열 방향을 의미하므로
isnull을 한 상태에서 열 방향으로 다 더하라는 뜻이다.
그래서 그 값이 >0이 되면 결측치가 있다는 뜻이므로 그 값들만
df[]로 보여준다는 뜻이다.
4. 데이터 분석 & 예측은 주어진 데이터를 분석해서
데이터들 사이의 관계를 알아내고 관계를 통해 주어지지 않은 데이터를 예측하는 것이다.
-> 방정식을 푸는 것과 같다.
아주 간단하게 표현하면
Y = aX + b에서 Y는 우리가 예측하고자 하는 데이터, X는 주어진 데이터
이때 어떤 a를 곱하고, 어떤 b를 더해야 가장 정확하게 Y를 구할 수 있는지
a와 b를 구하는 것이 데이터 분석 & 예측이다.
5. fillna() : 모든 결측치를 괄호 안의 값으로 대체한다.
df.fillna(20) : 모든 결측치를 20으로 대체함
6. enumerate(리스트명)
: for문에서 주로 쓰고, for문에서 쓰면
리스트의 인덱스와 값을 순서대로 튜플로 저장해준다.
X= ["A", "B", "C", "D"]
for index, value in enumerate(X):
print(index, value)
출력 시
0 가
1 나
2 다
3 라
이렇게 출력된다.
7. drop 옵션
df.drop("id", axis = 1)
: df 데이터셋에서 id라는 열을 삭제한다. (axis = 1 : 열방향 동작)
데이터 분석 쌩기초만 들은 상태로 DACON 펭귄 몸무게 예측 대회를 해봤는데
이해가 안 가서 죽는줄 알았다.
데이터분석을 몰라도 마음 편하게 신청해달라고 써있길래 신청했지만
완벽주의라서 그런가 코드가 제공돼도 이게 왜 이렇게 되는지
원리를 모르고 따라하기만 하니까 흥미도 잃고 재미가 없어졌다.
좀 더 데이터 분석, 인공지능에 대해 배우고 다시 도전해야겠다.
여러모로 오늘 멘탈 털털..
