Daily Learning
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- 2020.07.02. callback 2020.07.02
- 2020.07.01 Javascript 이해하기 2020.07.01
- 2020.06.29 객체란 (javascript) 2020.06.29
- 2020.06.27 docker 2020.06.27
- 2019.02.26. reduce (R) 2019.02.26
- 2019.02.26. api economy 2019.02.26
- 2019.02.08. Job Description: Product Analyst 2019.02.09
- 2019.02.06. javascript 'map' 2019.02.06
- 2019.02.06. d3 numeric data load tip 2019.02.06
파이썬 주피터를 쓸 때 첫 셀은 항상 무언가를 import하게 된다.
자바스크립트와 파이썬이 같은지는 모르겠으나,
import 하려는 대상의 파일 또는 라이브러리에서 export하는 방식을 지정해두었기 때문에 import가 가능하다.
"나를 OO꽃이라 불러달라" 하는 것이 export, "OO꽃 도와줘!" 하는 것이 import.
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함수를 순차적으로 실행하는 것에 대한 것.
맨날 주피터만 쓰다보니 당연히 함수는 순차적인줄 알았는데, 웹에서의 데이터를 처리하는 과정은 비동기적인 부분이 많다. 하지만! 순서가 필요한 함수가 있으므로 이를 지정해주는 것을 콜백이라고 한다.
나중에 처리할 함수를 변수로 지정하여 새로운 함수를 짠다. 변수 이름이 바로 callback! callback이라는 명령어가 있는게 아니라, 이렇게 불러올 함수객체를 callback이라는 일반적인 변수명으로 넣는 것이다. 데이터프레임은 df 인것처럼..
function(나중에 처리할 함수) {
여기서 처리할 함수 내용
나중에 처리할 함수
}
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어렴풋한 개념만 잡아가는 중이지만, '동적'인 역할을 담당한다는 것을 조금만 더 상세하게 설명한다면,
화면에서 어떤 동작을 통해 (사용자가 클릭하거나, 움직이거나, 아니면 시간이 지나서 자동으로 작동하는 등등)
html에 잡혀 있는 구조에 어떤 데이터를 넣거나, 들어가 있는 데이터를 변형하거나,
또는 없던 구조를 생성하거나, 생성한 구조에 데이터를 넣어주거나,
그려진 스타일을 변형시키거나, 없던 스타일을 입히거나 하는 것.
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객체란,
1) 키와 값,
2) 또는 키와 동작을 묶은 것
from "프레임워크를 위한 Javascript ES6" , 구름 에듀
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더 나은 분석과 모델을 위해서는 개발에 대한 이해가 필수적임을 깨닫는중
도커에 대해 이해하기 귀찮아서 로컬에 설치한 아나콘다, 아니면 구글코랩만 잘 써왔다.
하지만 내가 짠 코드를 클라우드에서 자동화하려니 환경의 이전이 필요했고, 그 환경을 똑같이 구성하지 못해 열흘째 진도도 못나가고 헤매는 중이다.
아무튼 그동안의 소득은, 도커가 뭔지 이제 알았고, 코드를 따라 이미지를 구성하거나, 아니면 이미 있는 이미지를 불러오거나, 커스텀하게 몇가지 설치해서 다시 커밋하고 불러오는 과정에 대해 익숙해졌다는 점이다.
그래서 이 삽질을 하느라 구글 클라우드에 1만원 쯤 넣은거 같은데, 결국 내 맥북에서 도커를 실행하고 커밋하여 나중에 클라우드 VM으로 올리면 될일인 것을 오늘 아침에야 알았다 ㅋㅋ
아무튼, 다시 원점에서 다시 시작.
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요즘은 다시 R을 하고 있다. 데이터탐색을 위한 시각화를 하는데 내게 맞는 옷은 R인 것 같다 (python보다는).
reduce란 개념은 여기에서도 쓰인다. 여러개의 테이블을 같은 key로 join하는 데에, left_join을 반복할 필요 없이 reduce를 쓰면 된다.
df_list <- list(dfa, dfb, dfc, ...)
df <- df_list %>% reduce(left_join, by=key)
추가로... 이걸 어떻게 쉽게 설명할까 생각해봤는데, reduce를 통한 join은, 비유하자면 윷놀이에 말을 엎어 가는 것과 같다.
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api economy
센드버그 김동신 대표 X 태용 영상을 보다가 알게 된 단어. 간단하게 스터디 해봐야지 ㅎㅎ
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오늘 배운 표현 하나.
"Product Analyst"
내가 하고 있는 일.
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자바스크립트를 배우면서, 생소했던 것은 map과 reduce 이다. 예전에 spark(scala)를 배울 때 잠시 짚고 넘어갔던 개념과 같은 것 같은데, 여러 모로 데이터를 다루는 데 핵심적이고 유용하나 아직 익숙치 않아서 용법을 잘 모르는 상태? 라고 생각된다.
d3를 배우면서 보니 군데군데 반복해서 map이 쓰이고 있는데, 간단히 말하면 컬럼을 선택하는 것과 같다.
아래 구문.. data 는 d3의 function. d(데이터)를 불러와서 country 항목을 array로 추출한다.
data.map(d => d.country)
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d3에서 수치형 데이터를 로드하면, string 형태로 불러오게 된다. 이를 수치형으로 표현하도록 하는 방법은 간단하다. +를 붙이면 된다.
d3.csv("/data/cities.csv", function(d) {
return {
city : d.city,
state : d.state,
population : +d.population,
land_area : +d["land area"]
};
}).then(function(data) {
console.log(data[0]);
});
=> {city: "seattle", state: "WA", population: 652405, land_area: 83.9}
출처: http://learnjsdata.com/read_data.html
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