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Python deque(maxlen)에서 데이터가 사라지는 이유: 자동 삭제와 Queue deque에 넣은 값이 사라졌다면 maxlen을 확인하세요. 가득 찬 deque에 append·appendleft로 새 값을 넣으면 반대쪽 기존 값이 자동으로 빠집니다. 오류 없이 최신 값만 유지하는 동작이므로, 대기 작업이나 BFS 노드를 모두 처리해야 하는 큐에는 주의가 필요합니다.Python 3.12.14에서 검증했습니다. 같은 실행 환경에서 위에서부터 실행하며, 모든 출력은 짧은 가상 문자열과 작은 그래프를 사용합니다.1. 오른쪽 삽입은 왼쪽을, 왼쪽 삽입은 오른쪽을 밀어냅니다from collections import dequeq = deque(["A", "B", "C"], maxlen=3)q.append("D")print(list(q))q.appendleft("X")print(list(q))['.. 2026. 10. 8.
SQL 상위 3명과 상위 3점수 구분: ROW_NUMBER·RANK·DENSE_RANK “상위 3개”를 조회했는데 동점에서 결과가 달라진다면, 사람 수를 제한하는지, 경쟁 순위를 제한하는지, 서로 다른 점수 그룹을 제한하는지부터 정하세요. ROW_NUMBER는 각 행의 번호, RANK는 동점 뒤 순위 간격, DENSE_RANK는 간격 없는 점수 그룹 순위를 만듭니다.SQLite 3.53.1에서 검증한 가상 점수 자료입니다. 여섯 사람 중 B·C·D가 90점으로 동점입니다. 실제 업무에서 개인정보 대신 사용하는 작은 예제이며, 점수는 NULL이 없는 정수로 한정합니다.1. 동점이 있는 데이터를 준비합니다CREATE TABLE scores ( id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, score INTEGER NOT NULL);INSERT I.. 2026. 10. 8.
pandas groupby에 없는 조합이 생길 때: observed와 범주형 집계 집계 결과에 원본에 없던 지역·채널 조합이 생기면 그룹 키가 범주형인지 확인하고 observed를 명시하세요. observed=True는 관측된 범주형 조합만 남기고, False는 사용하지 않은 범주 조합까지 집계 결과에 포함할 수 있습니다.Python 3.12.14·pandas 2.2.3에서 실행한 파일 없는 예제입니다. pandas 3.0부터는 observed의 기본값이 True로 바뀌었으므로, 다른 버전에서 같은 보고서를 재현하려면 기본값에 기대지 않는 편이 좋습니다.1. 값 세 개와 범주 목록을 구분합니다import pandas as pddf = pd.DataFrame({ "region": pd.Categorical( ["Seoul", "Seoul", "Busan"], .. 2026. 10. 8.
Python zip에서 데이터가 사라질 때: strict=True와 zip_longest 선택 이름 세 개와 점수 두 개를 zip으로 묶었는데 결과가 두 개만 남았다면, 기본 동작을 확인하세요. 길이가 같아야 하는 입력은 zip(..., strict=True)로 검사하고, 짝이 없는 항목도 보존해야 한다면 zip_longest로 누락을 표시합니다.Python 3.12.14의 표준 라이브러리에서 검증했습니다. strict 인수는 Python 3.10부터 지원합니다. 같은 순서로 대응하는 유한 자료를 예로 들며, 키 기반 결합은 별도 문제입니다.1. 기본 zip은 짧은 입력에서 멈춥니다names = ["A", "B", "C"]scores = [80, 90]print(list(zip(names, scores)))[('A', 80), ('B', 90)]C에 대응할 점수가 없어 세 번째 쌍이 나오지 않습니.. 2026. 10. 7.
SQL 조건부 집계가 전체 행을 세는 이유: COUNT·SUM·CASE 실습 paid 상태가 두 행인데 조건부 COUNT가 다섯 행을 세었다면, CASE의 ELSE 결과를 확인하세요. COUNT는 0도 값으로 세므로 COUNT(CASE ... ELSE 0 END)는 조건을 만족하지 않는 행까지 포함합니다. 건수는 조건에 맞을 때만 값을 반환하는 COUNT나 1·0의 SUM으로 구합니다.SQLite 3.53.1에서 실행한 가상 이벤트 자료입니다. 성공 이벤트 건수와 금액이 기록된 성공 건수를 따로 비교합니다. 사용 중인 DBMS의 자료형과 함수 지원도 확인하세요.1. 집계 전에 행별 조건 결과를 확인합니다CREATE TABLE events ( id INTEGER PRIMARY KEY, team TEXT NOT NULL, status TEXT, amount IN.. 2026. 10. 7.
pandas 정수 변환 오류 해결: int64·Int64와 결측값·소수 검사 astype("int64")에서 결측값 오류가 나면, 누락을 0으로 바꾸기 전에 열의 의미부터 확인하세요. 정수와 결측값을 함께 유지하려면 대문자 I로 시작하는 Int64를 명시할 수 있습니다. 다만 문자 오류나 소수까지 자동으로 고치는 자료형은 아닙니다.Python 3.12.14·pandas 2.2.3에서 검증한 가상 수량 자료입니다. 파일 없이 실행하며, 작은 유한 수치와 정수 범위 안의 값만 다룹니다.1. int64와 Int64를 구분합니다import pandas as pds = pd.Series([10, None, 20])print(s.dtype)try: s.astype("int64")except pd.errors.IntCastingNaNError as exc: print(type(ex.. 2026. 10. 7.
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