Sorting's IT Blog

Pandas 에서 데이터를 집계할 때, 범위 (0~10까지, 10~100까지, 100~1000까지... 등등) 로 데이터를 그룹화 하여 집계하는 방법을 정리해본다. 일단 간단한 더미데이터를 준비한다. import random data = [random.randint(0, 10000) for e in range(1000)] 위 데이터로 프레임을 만들어준다. import pandas as pd df = pd.DataFrame(data, columns=['value']) df.head() 이 데이터를 groupby 로 집계하려면, 집계의 기준이 될 column이 필요하다. 나는 위 프레임에 column 하나를 추가하여 "태그" 라 부르려 한다. # groupby용 태그 컬럼 추가 df['tag'] = 0 # ..

유니티 게임 오브젝트의 tag를 체크하여, tag에 따라 다른 동작을 해주려고 할 때 tag를 체크하는 코드를 다음과 같이 작성했더니 경고 메세지가 떴다. // 1. equality operator 로 비교 if (gameObject.tag == "MyTag") { // do something... } 경고 메세지는 다음과 같았다. info UNT0002: Comparing tags using == is inefficient. equality operator 로 비교하는 것은 비효율적이라고 한다. 대안이 있을 것 같아서 조금 찾아보니, 다음과 같이 CompareTag() 로 비교하는 것이 조금 더 효율적이라고 한다. // 2. CompareTag 메소드로 비교 if (gameObject.CompareTa..