Don’t Forget, You Are More Than Your Job.

삶, 변화, 도전에 대한 이야기이다.

https://medium.com/@karencomas/dont-forget-you-are-more-than-your-job-2636e6b9a358

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이런 회사를 떠나는 것은 어렵습니다. 이런 월급을 떠나는 것은 어렵습니다. 이 변화를 처리하기 위해 내가 처리해야 했던 목록은 수년간 치료할 가치가 있습니다. 다음은 내가 작업하고 있는 가장 어려운 일입니다.

• 지금 내가 누구인지 배우기. 사실 그동안 '인스타그램 카렌'이 너무 편했어요. 당신이 당신의 이름 뒤에 이것을 가지고 있을 때, 당신이 연락하면 사람들이 당신과 이야기하고 싶어하지 않을 것입니다. 지금은 저에게 새로운 시즌이자 제 정체성을 재설계해야 할 때입니다. 나는 진짜 내가 누구인지, 내가 대표하는 회사를 넘어 테이블에 무엇을 가져오는지 파헤쳐야 합니다.
• 내가 실패하지 않았다는 것을 나 자신에게 상기시키기. 더 큰 타이틀을 가져본 적도, 팀을 관리한 적도, 더 넓은 인지도를 얻은 적도 없다는 걸 알면서도 이 회사를 떠나야 한다는 생각은 복잡한 생각입니다. 나는 풀 스로틀로 여기에 도착했지만 일종의 막혔습니다. 그 중 일부는 내 잘못인 것 같지만 실제로는 내가 성장할 수 없게 만든 다른 요인이 있다는 것도 알고 있습니다. 크리에이터가 새로운 무언가를 여는 데 도움을 준 것에 대해 감사하다고 말한 모든 순간, 멘토로서 나에게 개인적으로 연락한 모든 동료, 그들의 핵심적인 불가능한 문제를 해결하는 데 도움을 준 모든 사람에 기댈 것입니다. 사업. 나는 여기서 많은 일을 했고 내 업적을 무시할 수 없습니다. 나는 이제 이 삶의 변화를 나 자신을 위한 새로운 무언가를 위한 "공간 만들기"로 틀을 잡기 위해 열심히 노력할 것입니다.
• 더 이상 누구의 백업 계획도 아닙니다. 이것은 깊게 자릅니다. 이민자의 딸, 첫째 딸, 지옥 같은 "유형 A" 성격(TikTok 하하)으로서, 대가족의 모든 문제를 해결할 수 있는 재정적 힘을 갖는 것이 제 평생의 사명이었습니다. 내 꿈은 항상 부모님이 필요로 하는 모든 것에 자금을 지원할 수 있는 것이었습니다. 내 경력에 대한 모호함과 함께 이것을 놓아주는 것은 어렵습니다. 특히 그들이 또한 마무리되는 시기에 말입니다. 그러나 또한 내 직계 가족을 의미하는 내 "자신의 가족"을 우선시하는 것도 마찬가지로 기댈 수 있는 어려운 개념이라는 것을 받아들입니다.

다음 단계:

앞으로 빈 서판을 갖게되어 기쁩니다. 나는 더 현재의 어머니가 되고 딸의 타고난 마음챙김을 더 많이 받아들이고 전화를 받거나 이메일을 보내야 하기 때문에 그녀와 함께 한 가지에서 다음으로 서두르지 않게 되어 기쁩니다.

나는 또한 내 웰빙을 위해 시간을 할애 할 것입니다. 우리는 몇 가지 불임 치료를 잘 받고 있으며, 달력을 정리하는 것이 아마도 가장 원하지만 가장 받기 어려운 처방일 것 같습니다.

몇 년 동안 부업을 좋아했기 때문에 Motherish 와 Airbnb 모두에 전념할 시간과 에너지가 더 많아질 것입니다 . 더 이상 경계가 많지 않다는 것이 흥미 롭습니다.

그리고 더 중요한 것은 직업적으로 내가 누구인지 재창조하게되어 기쁩니다. 아직 해보지 않은 것, 생각지도 못한 것들도 많이 해낼 수 있을 것 같아서 처음으로 가득 찬 내 미래가 기대된다. 항상 몽상가이고 창의적이었는데, 시간과 공간이 생겼으니 이제 조금 더 그런 면을 발휘해야 할 때인 것 같다.

그래서 지금은 그냥 Karen Comas로 돌아가겠습니다. 인간. 어머니. 불량배.

Pandas Tutorial

https://www.w3schools.com/python/pandas/default.asp

Pandas is a Python library.

Pandas is used to analyze data.

https://pypi.org/project/pandas/

pip install pandas

Pandas   http://bigdata.dongguk.ac.kr/lectures/Python/_book/pandas.html#pandas-dataframe

• 데이터 처리와 분석을 위한 라이브러리
• 행과 열로 이루어진 데이터 객체를 만들어 다룰 수 있음
• 대용량의 데이터들을 처리하는데 매우 편리
• pandas 자료구조
  • Series: 1차원
  • DataFrame: 2차원
  • Panel: 3차원
• pandas 로딩
  • import numpy as np # 보통 numpy와 함께 import
  • import pandas as pd

""" Pandas Tutorial
https://www.w3schools.com/python/pandas/default.asp

Pandas is a Python library.
Pandas is used to analyze data.
"""

#import pandas
import pandas as pd #Now the Pandas package can be referred to as pd instead of pandas.


mydataset = {
  'cars': ["BMW", "Volvo", "Ford"],
  'passings': [3, 7, 2]
}

myvar = pd.DataFrame(mydataset)

print(myvar)


import pandas as pd
print(pd.__version__)

밤하늘에 빛나는 별

simple-colors 

https://pypi.org/project/simple-colors/

#Colored Output in Python
import simple_colors
text = "Welcome to Python"

# Colored text
colored = simple_colors.blue(text)
print('Colored:', colored)

# Colored and Bold text
bold_colored = simple_colors.green(text,'bold')
print('BOLD:', bold_colored)

# Colored, Bold and Underlined text
attributes = ['bold','underlined']
bold_underlined = simple_colors.red(text, attributes)
print('BOLD and Underlined: ', bold_underlined)

Project description

pip install simple-colors

from simple_colors import *

print(green('hello'))
print(green('hello', 'bold'))
print(green('hello', ['bold', 'underlined']))

https://map.naver.com/v5/search/%EC%97%90%EB%B2%84%EB%9E%9C%EB%93%9C%20%ED%9D%A1%EC%97%B0%EA%B5%AC%EC%97%AD

탭   : char(9)

select * from 테이블명

where 컬럼명 = char(9)

엔터값 : char(10) + char(13)

select * from 테이블명

where 컬럼명 = char(10) + char(13)

select 'a'+char(9)+'b'

select 'a'+char(13)+'b'

select 'a'+char(10)+'b'

엑셀출력 등을 하거나 화면에서 공백을 제거해야할 경우 공백이랑 엔터 같이 제껴야 한다.

탭까지 제낄 필요있으면 char(9) 추가

REPLACE( REPLACE(column,char(13),'' ), char(10), '')