이번 글에서는 Python을 이용하여 MySQL의 테이블을 생성하고 삭제해보겠습니다. 1. 정리 1.1. TABLE 생성 TABLE을 생성하기 전에, 아래와 같은 작업을 처리해야 합니다. 좀더 자세한 설명은 아래 링크를 참조하세요. 2022.02.19 - [소프트웨어/Python] - Python MySQL DB 생성, 삭제 pymysql 모듈 import connect cursor 이제 쿼리문을 작성해보겠습니다. DB를 생성하는 쿼리문은 'CREATE TABLE TABLE명(데이터타입, 데이터이름)' 입니다. 만약, 두개 이상의 데이터를 저장하고 싶으면 'CREATE TABLE TABLE명(데이터타입1, 데이터이름1, 데이터타입2, 데이터이름2)' 와 같이, 쿼리문을 작성하시면 됩니다. 아래의 sql문..

DB를 활용하여 데이터를 저장하기 위해서는 TABLE에 저장해야 합니다. 그리고 이 TABLE들이 저장되는 곳은 DB입니다. 결과적으로 DB를 먼저 생성해야 TABLE을 활용할 수 있죠. DB를 생성하고 삭제하는 작업을 해보겠습니다. 1. 정리 1.1. DB 생성 Python에서 mysql을 관련 쿼리를 동작시키기 위해 pymysql 모듈을 import 해야 합니다. 그런 다음 커넥션 옵션을 설정하겠습니다. host(=주소)는 특별히 건들지 않았다면, localhost입니다. user는 root이고 password는 설정하지 않았으므로 공백입니다. charset은 인코딩 관련 파라미터인에 utf8이 가장 호환이 좋다고 하여 utf8로 설정했습니다. 이 설정값을 통해, cursor를 설정합니다. 위에서 설..

Python을 이용하여 MySQL을 사용하려 했으나, 간단한 DB 생성코드에서 다음과 같은 에러가 발생했습니다. (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' ([WinError 10061] 대상 컴퓨터에서 연결을 거부했으므로 연결하지 못했습니다)") 인터넷 서칭을 시작했고, 검색문구를 "대상 컴퓨터에서 연결을 거부했으므로 연결하지 못했습니다" 로 검색했더니 방화벽, 포트 등등 네트워크적인 에러에 대한 부분이 많이 검색되었습니다. 여러 가지 시도를 해보았으나 문제의 원인은 다른데 있었습니다. 검색문구를 바꿔보려는 찰나에 에러 문구에서 "Can't connect to MySQL server on 'localhost'" 을 발견했습니다. DB 서버가 설치가 안..

Jupyter Noteobok을 처음 설치하면, 경로가 원하지 않는 곳에 고정된 경우가 있습니다. 브라우저상에서도 고쳐지지가 않아 조금 난감했던 경험이네요. 1. 초기 경로 아래 그림처럼, 초기 경로가 원하지 않는 경로도 고정된 상황입니다. Jupyter Notebook이 설치된 경로를 찾아가 파일의 속성을 보겠습니다. 파일의 속성에서 아래 그림처럼 붉은 박스 안의 내용이 경로입니다. 현재는, 상대경로로 되어있네요. 2. 변경 경로 경로를 한 번 바꿔보겠습니다. 제가 지정하고자 하는 폴더의 위치는 절대 경로를 이용하여 설정했습니다. 그리고 해당 폴더안에는 Jupyter_Test라는 테스트용 폴더를 추가해둔 상태입니다. 경로가 잘 바뀐 것이 확인되었네요. 혹시, 변경사항대로 적용이 안된다면 Jupyter ..

Anaconda를 설치한 후 Jupyter Notebook 사용 시, 아무것도 보이지 않고 빈 화면이 경우가 있습니다. 이러한 경우 아래의 커맨드들을 사용해보시면 해결이 될 수도 있으니, 시도해보세요. pip install -U jupyter pip install jupyter ipython3 kernelspec install-self

파이선의 Dataframe을 이용하여, 데이터를 가공하면서 NaN값이 생성되는 경우가 있다. 여러 라이브러리들을 활용할 때 NaN값이 있으면, 데이터 연산시 에러를 유발시킬 수도 있고 원인을 찾기가 어려우니 되도록이면 데이터 연산 전에 NaN 값을 처리하는 것이 좋다. 아래는 야후 파이낸셜에서 테슬라 주식의 일봉 데이터들을 읽어들이고 출력하는 코드다. import pandas as pd import numpy as np import pandas_datareader as web getStockName = 'TSLA' myStartDate = '2017-12-28' myEndDate = '2020-12-29' df = web.DataReader(getStockName, data_source='yahoo', ..

파이선에서 Dataframe을 활용 시, 원하지 않는 인덱스가 생성되는 경우가 있다. 아래의 코드는 야후 파이낸셜에서 테슬라 주식의 2017년 12월 28일 ~ 2020년 12월 29일 동안의 일봉차트를 Datafarme으로 저장하고 출력하고 있다. import pandas as pd import numpy as np import pandas_datareader as web getStockName = 'TSLA' myStartDate = '2017-12-28' myEndDate = '2020-12-29' df = web.DataReader(getStockName, data_source='yahoo', start=myStartDate, end=myEndDate) df df의 형태가 예상한 것과 조금 다르게..