kse0202

폴더안에 있는 파일들 하나로 만들기

import pandas as pd
import os
import glob


all_data = []

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hddd_to_wgs84(table,x,y) 함수 정의 -> 이걸 이용해서 변환한다

hddd.ddddd“ 는 도 단위를 더욱 세분화 하기 위해 도 단위의 소수 자리까지 표현한 형태

# table = 좌표를 계산해야 할 테이블 명
# x, y  = table안의 x, y 컬럼 명, 'x','y'로 넣어준다

def hddd_to_wgs84(table,x,y):

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ST_SetSRID, geometry 컬럼에 SRID 지정

ST_SetSRID(st_point(start_x ::double precision, start_y::double precision), 4326)

ST_Transdorm, SRID 변경

query_set_srid = "ALTER TABLE table_nm \
                    ALTER COLUMN geom TYPE geometry(point, 5179)\

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#-*-coding:utf-8
import psycopg2
import pandas as pd
import numpy as np
import csv

import sql
from sqlalchemy import create_engine

kse0202

# 패키지 불러오기

#-*-coding:utf-8
import psycopg2
import pandas as pd
import csv

import sql
from sqlalchemy import create_engine

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python re패키지를 이용하여 한글 자음, 한글 모음, 특수문자, 이모티콘 삭제하기

import re


def get_clean_text(df):

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selenium을 이용하여 유튜브 댓글 크롤링하기

1. 키워드 입력 후 검색되는 영상의 제목, url, 정보를 수집하여 데이터프레임 및 csv로 저장
2. 저장된 url을 조회하여 영상의 댓글을 수집하여 데이터 프레임 및 csv로 저장
3. 모든 댓글을 1개의 csv로 저장

1. 패키지 불러오기

# -*- coding:utf-8 -*-

kse0202

import re

def clean_blank(text):
    
    cleaned_text = text.lstrip() #왼쪽 공백 제거
    cleaned_text = cleaned_text.rstrip() #오른쪽 공백 제거
 return cleaned_text```

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df.loc[df_mapo['col_name'].str.contains('words', na= False)]

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UnderSampling

• RandomUnderSampler: random under-sampling method
• TomekLinks: Tomek’s link method
• CondensedNearestNeighbour: condensed nearest neighbour method
• OneSidedSelection: under-sampling based on one-sided selection method
• EditedNearestNeighbours: edited nearest neighbour method
• NeighbourhoodCleaningRule: neighbourhood cleaning rule

OverSampling

• RandomOverSampler: random sampler