적을 만들 줄 모르는 사람은 자신만의 원칙이 없는 우유부단함 때문에
오히려 다른 사람에게 업신여김을 당하는 경우가 많다.
적을 만드는 것이 두려워 모든 사람들과 친하게 지낼 필요는 없다.
진실한 친구가 되기도 하고, 진짜 원수를 만들 줄도 아는 군주,
그는 누구를 찬성하고 누구를 반대하는 지 확실하게 밝힐 줄 아는 사람이다.
최악의 군주는 원수도 없지만 진정한 친구도 없는 사람이다.
- 마키아벨리, ‘군주론’에서


모두를 만족시키려고 하다보면 모두에게 버림받을 수 있습니다.
모두를 만족시키려다 보면 필연적으로 우유부단에 이르게 되고,
여기저기 눈치를 보게 되어 소신있게 올바로 일을 처리할 수 없습니다.
전설적 투자자 피터 린치의 말 함께 보내드립니다.
“다른 사람이 등 뒤에서 당신이 하는 일을 어떻게 평가할지 걱정한다면
당신은 프로이기를 포기한 것이라고 생각한다.”

[Python] In dictionary, converting the value from string to integer. 

Dict에서 value가 숫자형이 아닐때 숫자로 변경

Taking this below example :

'user_stats': {'Blog': '1',
                'Discussions': '2',
                'Followers': '21',
                'Following': '21',
                'Reading': '5'},

I want to convert it into:

'Blog' : 1 , 'Discussion': 2, 'Followers': 21, 'Following': 21, 'Reading': 5

>>> d = {'Blog': '1', 'Discussions': '2', 'Followers': '21', 'Following': '21', 'Reading': '5'}
>>> dict((k, int(v)) for k, v in d.iteritems())
{'Blog': 1, 'Discussions': 2, 'Followers': 21, 'Following': 21, 'Reading': 5}

https://stackoverflow.com/questions/9224385/in-dictionary-converting-the-value-from-string-to-integer

[python] pandas.DataFrame.to_csv  

쉼표로 구분된 값(csv) 파일에 DataFrame 쓰기

매개변수: 

path_or_buf : 문자열 또는 파일 핸들, 기본값 없음
파일 경로 또는 개체(None이 제공된 경우) 결과는 문자열로 반환됩니다.

sep : 문자, 기본값 ","
출력 파일의 필드 구분 기호입니다.

na_rep : 문자열, 기본값 ''
누락된 데이터 표현

float_format : 문자열, 기본값 없음
부동 소수점 숫자의 형식 문자열

열 : 시퀀스, 선택 사항
쓸 열

header : 부울 또는 문자열 목록, 기본값은 True
열 이름을 작성합니다. 문자열 목록이 제공되면 열 이름의 별칭으로 간주됩니다.

인덱스 : 부울, 기본값 True
행 이름 쓰기(색인)

index_label : 문자열 또는 시퀀스, 또는 False, 기본값 없음
원하는 경우 인덱스 열의 열 레이블입니다. None이 주어지고 헤더 와 인덱스 가 True이면 인덱스 이름이 사용됩니다. DataFrame이 MultiIndex를 사용하는 경우 시퀀스를 지정해야 합니다. False이면 인덱스 이름에 대한 필드를 인쇄하지 않습니다. R에서 더 쉽게 가져오려면 index_label=False를 사용하세요.

nanRep : 없음
더 이상 사용되지 않음, na_rep 사용

mode : str
Python 쓰기 모드, 기본값 'w'

encoding : 문자열, 선택 사항
내용이 ASCII가 아닌 경우 사용할 인코딩을 나타내는 문자열(3 이전의 python 버전용)

line_terminator : 문자열, 기본값 '\n'
출력 파일에 사용할 개행 문자 또는 문자 시퀀스  - new line 제거하려면 line_terminator=False

quotechar : csv 모듈의 선택적 상수
기본값은 csv.QUOTE_MINIMAL입니다.

quotechar : 문자열(길이 1), 기본값 '"'
필드를 인용하는 데 사용되는 문자

doublequote : 부울, 기본값 True
필드 내에서 인용 부호 제어

escapechar : 문자열(길이 1), 기본값 없음
적절한 경우 sep 및 quotechar 를 이스케이프하는 데 사용되는 문자

chunksize  : int 또는 없음

한 번에 쓸 행

tupleize_cols : 부울, 기본값은 False

multi_index 열을 튜플 목록으로 작성(True인 경우) 또는 False인 경우 새(확장된 형식)

date_format : 문자열, 기본값 없음
날짜/시간 객체의 형식 문자열

cols : 열의 kwarg 전용 별칭 [더 이상 사용되지 않음]

Pandas .Series 의 item , to_CSV

pandas.Series.items

s = pd.Series(['A', 'B', 'C'])
>>> for index, value in s.items():
...     print(f"Index : {index}, Value : {value}")
Index : 0, Value : A
Index : 1, Value : B
Index : 2, Value : C

https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v1.4.1/pandas/core/series.py#L1662-L1689

Pandas df.to_csv("file.csv" encode="utf-8") still gives trash characters for minus sign

https://stackoverflow.com/questions/25788037/pandas-df-to-csvfile-csv-encode-utf-8-still-gives-trash-characters-for-min
pandas dataframe을 csv 형태로,  to_csv 

utf-8 encoding으로 저장하면 
내용 중 한글이 깨지는 문제 발생
euc-kr 로 저장할 때는 문제 없음
df.to_csv('file.csv',encoding='euc-kr')


df.to_csv('file.csv',encoding='utf-8')
한글 깨짐


해결책: df.to_csv('file.csv',encoding='utf-8-sig')


windows 환경 (정확히는 win7)
Python 3.6.4 :: Anaconda custom (64-bit)
pandas==0.23.4

KoNLPy 한국어 처리 패키지

OSS project 한나눔(Hannanum)
한국어 형태소 분석시 + 음차표기

http://semanticweb.kaist.ac.kr/hannanum/

https://datascienceschool.net/03%20machine%20learning/03.01.02%20KoNLPy%20%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%96%B4%20%EC%B2%98%EB%A6%AC%20%ED%8C%A8%ED%82%A4%EC%A7%80.html

형태소 분석¶

KoNLPy는 다음과 같은 다양한 형태소 분석, 태깅 라이브러리를 파이썬에서 쉽게 사용할 수 있도록 모아놓았다.

• Hannanum: 한나눔. KAIST Semantic Web Research Center 개발.
  • http://semanticweb.kaist.ac.kr/hannanum/
• Kkma: 꼬꼬마. 서울대학교 IDS(Intelligent Data Systems) 연구실 개발.
  • http://kkma.snu.ac.kr/
• Komoran: 코모란. Shineware에서 개발.
  • https://github.com/shin285/KOMORAN
• Mecab: 메카브. 일본어용 형태소 분석기를 한국어를 사용할 수 있도록 수정.
  • https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko
• Open Korean Text: 오픈 소스 한국어 분석기. 과거 트위터 형태소 분석기.
  • https://github.com/open-korean-text/open-korean-text