분류 전체보기258 [Notion] 노션에 그래프 추가하기 (feat. 구글 스프레드 + notion.vip) 노션에 아래와 같이 그래프를 추가하고 싶은 경우가 있는데 찾다보면 보통 유료거나 여러 개 추가가 어려운 경우가 많더라구요!!!! 그럴 때 사용할 수 있는게 Notion.vip에서 제공하는 것과 구글 스프레드를 활용하는 것인데 로그인 방법과 다중으로 Line plot을 그리는 걸 먼저 해보려고 합니다~ 추후에 Line plot 말고도 Notion.vip에서 제공하는 그래프를 다양한 데이터로 다룬 결과를 공유하도록 할게요! 1. [Notion.vip] 링크에 접속하기 [Notion.vip] 링크 https://uno.notion.vip/charts/ 해당 링크에 먼저 접속하면 위와 같은 화면이 뜨고 내리다보면 아래과 같은 Form이 있습니다! 이 부분을 채우고 나서 생성되는 링크를 노션에 임베드해서 사용하면.. 2023. 7. 20. [230710/오사카] 신기한 조합이지만 꽤나 잘 맞는답니다?(aka.형민 유니버스) 유니버셜 가는 아침은 상콤하게 조식으로 시작해보아요 이 날은 조식으로 연어 나왔는데 생각보다 별로였음. 전날 고등어가 너무 맛있었기 때문이지~ 이틀먹었다고 물리면 나는 어쩌나~ 사실 유니버셜 오픈런하려고 했는데 우리가 준비 늦게하기도 하고 일본사람들도 월요일 출근으로 인해 분명 지하철 낑길테니까 익스프레스도 있는데 여유롭게 출발하자~해서 호로록 먹고 출발~~ (근데 파인애플 진짜 존맛임.. 헤헤) 가는 길에 USJ 다운 받아서 입장권 등록한다고 막 그러고 있는데 사실 굳이 다운 받을 필요는 없었던 거 같다.. 뭐 지도볼 때 정도 쬠 쓰고 별루~? 그리고 마리오월드 액티비티맵 있길래 막 들어가 봤는데 저거 하려면 4700엔짜리 팔찌 사야하는 거 같았...다.. 아마? 근데 어차피 집에 오면 다시 쳐다도 보.. 2023. 7. 18. [230709/오사카] 도톤보리 한 가운데서 만난 한국st 이모.. 벌써 그리워 두번째 날은 호텔 조식으로 시작해보아요~ 여기 호텔 조식 진짜 맛있었음 사실 저 고등어 진짜 존맛 사실 여기는 카레 맛집이기도 함 밥에다가 감자 샐러드랑 명란젓 비벼서 카레 부어먹으면 진짜 대대대 존맛.. 암튼 아침부터 푸짐하게 조져 근데 사실 푸짐하게 먹으면 안되었던게 우리 아침 일정은 장어 덮밥 먹으러 가는 거였는데.. 원래는 카메스시..? 아무튼 엄청 유명한 초밥집 가려고 했는데 11시 30분 오픈이고 그 때까지 뭐 해야할지 몰라서 그냥 주변 돌아다니다가 다른 유명한 장어 덮밥집을 가려고 했지 뭐에요~ 그러다가 발견한 코난 카페.. 뭔가 코난 카페라고 해서 특별한 메뉴가 있는 건 아니었지만 그냥 요즘 엄마가 재밌게 보길래 함 들려봤지~~ 호텔주변에 백화점 많은 거 너무 좋아.. 근데 여기는 백화점이.. 2023. 7. 17. [230708/오사카] 비행기 놓칠뻔한 아찔한 1일차 아침에 오빠랑 서브웨이를 스윽 조진 뒤에 인천공항으로 슝슝슝~ 일찍 간다고 진짜 출국시간 3시간 전에 도착해서 출국심사 다하고 면세점에서 썬구리 구경도 하고 뭔가 도넛도 너무 먹고 싶어서 던킨이랑 쿨피스 스무디도 사악 먹고 이제 가보려고 했는데 갑자기 걸려오는 '발신자 표시 없음' 에..?! 안받았는데 다음에 바로 또 전화오길래 받았더니 알고보니 티웨이.. 3시 40분 출발인데 3시 30분까지 게이트 도착 안하면 못 탄다고.. 네!?!! 난 당연히 게이트 그냥 있을 줄 알았는데 101번 티웨이 게이트는 트레인 타고 다른 곳으로 이동해야하는지 어떻게 알았겠음?! 전화로 이번 트레인 못타면 출발한다고해서 진짜 미친듯이 뛰었다... 우리만 빼고 다 앉아있는 그런 상황이었음.. 휴우.. 땀 삐질삐질 흘리면서 숨.. 2023. 7. 12. Pandas 2.0 : 더욱 빨라진 pandas / 결측치 처리 형 변환 없이! (1) !pip download pandas==2.0.3 1. 데이터 로드 속도 및 메모리 줄이기 약 850KB 짜리 데이터 Load 속도 줄이기 engine 로 Load속도 높이고, 로 Load속도 높이고, dtype_backend 로 메모리 줄이기 import pandas as pd %timeit df = pd.read_csv("Data/Ford Motor Company.csv") # 6.49 ms ± 215 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) %timeit df_arrow = pd.read_csv("Data/Ford Motor Company.csv", engine='pyarrow', dtype_backend='pyarrow') # 2.83 .. 2023. 7. 3. [2023] June, 6 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 6. 29. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 43 다음
