target = "onetwothreefourfivesixseveneightnine"
numList = ['zero','one','two','three','four','five','six','seven','eight','nine']
for index,item in enumerate(numList):
if item in target:
target = target.replace(item, str(index))
print(target)

부 라이브러리를 만들려면 qrcode 다운로드해서 만들면 됨.

그래서 연세대학교 qrcode만들게 하면 됨.

import qrcode

url = 'https://medicine.yonsei.ac.kr/medicine/index.do'
qrcode_img = qrcode.make(url)
qrcode_img.save('yonsei.png')

음원으로 나오게 만드는 코드

import gtts

text = "한주영 화이팅 언제나 응원해 화이팅! 이모 화이팅!"
gtts.gTTS(text,lang='ko').save('fighting.mp3')

외부 기사를 넣으면 읽어주는 거 가능한 코드

import gtts

text = input("텍스트입력:")
gtts.gTTS(text,lang='ko').save('fighting.mp3')

판다스의 개념

엑셀의 상위 호환이다. 데이터 관리와 분석을 위해 설계 됨.

import pandas # 판다스
#series, dataframe 두 가지가 있다.

data = {
'name':['아메리카노','라떼','바닐라','모카','민트'],
'price':[2500,3000,3500,4000,4000]
}

a = pandas.DataFrame(data)
print(a)

엔코딩은 한글 깨지는거 방지해주는거 인덱스를 폴스로 하면 앞에 숫자있는거 없애주는 거다.

import pandas # 판다스
#series, dataframe 두 가지가 있다.

data = {
'name':['아메리카노','라떼','바닐라','모카','민트'],
'price':[2500,3000,3500,4000,4000]
}

a = pandas.DataFrame(data)
a.to_csv('megacoffee.csv', encoding = 'utf-8-sig', index = False)

한국사람이름 아무나 나오게 만드는 코드

import pandas # 판다스
from faker import Faker

fake = Faker('ko_KR')
print(fake.name())

한국사람이름 아무나 20세부터 61세까지 랜덤이름으로 나오게 하는 코드

import pandas # 판다스
import random
from faker import Faker

fake = Faker('ko_KR')

data = {
'name': [fake.name() for i in range(500)],
'ages': [random.randint(20,61) for i in range(500) ]
}
a = pandas.DataFrame(data)
a.to_csv('people.csv', encoding = 'utf-8-sig', index = False)

gv 이름 나이 무비 팜콘 드링크 해서 데이터 500개 나오게.

import pandas
import random
faker =로 시작해서 폰에 답이 있음. 2024_01_27

cgv 이름 나이 무비 팜콘 드링크 해서 데이터 만개 나오게.

import pandas
import random
from faker import Faker

faker = Faker('ko_KR')
age = [20, 30, 40, 50, 60]
agePer = [40, 30, 15, 10, 5]
movie = ['윙카', '시민덕희', '외계인', '너의 이름은', '도그맨', '위시']
moviePer = [35, 25, 10, 10, 10, 10]
popcorn = ['일반', '카라멜', '치즈', '어니언', '구매안함']
popcornPer = [20, 10, 10, 10, 50]
snack = ['맛밤', '오징어', '나초', '핫도그', '구매안함']
snackPer = [5, 5, 20, 10, 60]
drink = ['콜라', '제로콜라', '환타', '스프라이트', '에이드', '아메리카노', '물', '구매안함']
drinkPer = [15, 15, 10, 10, 10, 10, 20, 10]
times = ['조조', '일반', '심야']
timesPer = [20, 70, 10]
payment = ['현금', '체크카드', '신용카드', '카카오페이', '삼성페이']
paymentPer = [5, 10, 30, 5, 50]
data = {
'name': [faker.name() for i in range(10000)],
'age': [random.choices(age, weights=agePer, k=1)[0] for i in range(10000)],
'movie': [random.choices(movie, weights=moviePer, k=1)[0] for i in range(10000)],
'popcorn': [random.choices(popcorn, weights=popcornPer, k=1)[0] for i in range(10000)],
'snack': [random.choices(snack, weights=snackPer, k=1)[0] for i in range(10000)],
'drink': [random.choices(drink, weights=drinkPer, k=1)[0] for i in range(10000)],
'times': [random.choices(times, weights=timesPer, k=1)[0] for i in range(10000)],
'payment': [random.choices(payment, weights=paymentPer, k=1)[0] for i in range(10000)],
}

df = pandas.DataFrame(data)
df.to_csv('cgv.csv', encoding = 'utf-8-sig', index = False)

몇개 행과 열과 데이터가 있는지 알려주는 코드

import pandas

df = pandas.read_csv('cgv.csv')
print(df.index) #몇개 행
print(df.column) #몇개 열이 있는지

데이터 프레임소개 및 생성방법

데이터 프레임은 판다스의 또 다른 핵심 구조로, 2차원의 테이블이에요.