코다닥

PYTHONwatchdog, sqlalchemy 이용 Watchdog - 파일 및 디렉터리 변경 사항 실시간 감지Sqlalchemy - 데이터베이스 ORM 및 쿼리 실행 경로 설정# 감시할 CSV 파일 경로CSV_FILE_PATH = "csv_files/quiz_data.csv"observer = None # 감시 객체 전역 변수 데이터베이스가 비어 있는지 확인하는 함수CSV 파일을 감시하는 역할# 데이터베이스가 비어 있는지 확인하는 함수def is_db_empty(): """데이터베이스에 데이터가 있는지 확인""" with SessionLocal() as session: try: result = session.execute(text("SELECT COUNT(..

PYTHONimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np # numpy를 임포트하여 평균 계산# 파일 경로path = '경로' # 파일위치 경로file_name = 'ice size count.csv' # CSV 파일 이름# 데이터 출처# 해빙 면적 : https://oceanclimate.kr/seaice_area/?start=&end=&area=nh&var=all&month=allfile_path = path + file_name # 파일 경로# CSV 파일 읽기df = pd.read_csv(file_path, encoding='cp949') # pd.read_csv == pandas의 함수로 CSV 파일을 읽어줌 ..

PYTHONimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport mplcursors # mplcursors 추가# 파일 경로path = "경로" file_name = 'temp(2019.12~2022.02 seoul)+ao.csv'# 데이터 출처# aoi : https://arctic.noaa.gov/report-card/report-card-2021/surface-air-temperature-2/# 서울기온 : https://data.kma.go.kr/stcs/grnd/grndTaList.do?pgmNo=70file_path = path + file_name# CSV 파일 읽기data = pd.read_csv(file_path, encoding='cp9..

PYTHON파이썬을 이용해 그래프를 찍어보자필요한 라이브러리 pandas: 데이터 처리 및 분석 (CSV 파일 읽기, 그룹화 등)matplotlib: 그래프 시각화CSV 파일에는 "날짜"와 "전지구 평균" 기온 데이터가 포함  연도별 평균 기온을 pandas로 그룹화하여 연단위 평균 계산matplotlib로 1981년부터 2024년까지의 연도별 기온 변화를 시각화x축에 1981년과 2024년은 반드시 포함되도록 설정   # 인터프리트언어의 고유한 별칭설정import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdpath = 'csv 파일 경로'file_name = 'csv 파일 이름'file_path = path + file_name# pandas로 CSV 파일 읽기df =..