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Anomaly Detection 각 방법론·문제사례에 따라 바로 적용 가능한 핸드북.pdf
1.99MB

 

import pandas as pd
import random

# 데이터프레임의 행 수 정의
num_rows = 100

# 랜덤 'step' 값 생성
step = [random.randint(1, 10) for _ in range(num_rows)]

# 'sequence' 리스트와 각 단계의 시퀀스 번호를 추적하기 위한 딕셔너리 초기화
sequence = []
sequence_dict = {}

# 이전 단계 값 초기화
prev_step = None

# 'step' 값에 따른 'sequence' 값 생성
for s in step:
    if s not in sequence_dict or s != prev_step:
        sequence_dict[s] = sequence_dict.get(s, 0) + 1
    sequence.append(sequence_dict[s])
    prev_step = s

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'step': step,
    'sequence': sequence
})

# 데이터프레임 출력
print(df)
import pandas as pd
import random

# 데이터프레임의 행 수 정의
num_rows = 100

# 랜덤 'step' 값 생성
step = [random.randint(1, 10) for _ in range(num_rows)]

# 'sequence' 리스트와 각 단계의 시퀀스 번호를 추적하기 위한 딕셔너리 초기화
sequence = []
sequence_dict = {}

# 'step' 값에 따른 'sequence' 값 생성
for s in step:
    if s not in sequence_dict:
        sequence_dict[s] = 1
    else:
        sequence_dict[s] += 1
    sequence.append(sequence_dict[s])

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'step': step,
    'sequence': sequence
})

# 데이터프레임 출력
print(df)

안녕하세요, 저는 Copilot입니다. ipywidgets을 사용해서 데이터프레임 밑에 버튼을 만드는 방법에 대해 도움을 드릴 수 있습니다. 😊

ipywidgets은 파이썬 코드로 Jupyter Notebook에서 GUI 같은 느낌의 작업을 할 수 있게 해주는 라이브러리입니다¹. ipywidgets의 layout 속성을 사용하면, 버튼의 크기, 색상, 위치 등을 조절할 수 있습니다². 예를 들어, 다음과 같은 코드를 실행하면, 두 개의 데이터프레임(df1, df2)과 각각의 버튼(btn1, btn2)을 수평으로 배치할 수 있습니다.

```python
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display

# 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame(...)
df2 = pd.DataFrame(...)

# 버튼 생성
btn1 = widgets.Button(description='Button 1')
btn2 = widgets.Button(description='Button 2')

# 레이아웃 설정
layout = widgets.Layout(display='flex', flex_flow='row', align_items='center', justify_content='space-around')

# 데이터프레임과 버튼을 수평으로 배치
box = widgets.HBox([df1, btn1, df2, btn2], layout=layout)

# 디스플레이
display(box)
```

이 코드를 실행하면, 다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다.

![HBox example](^4^)

이 외에도, ipywidgets의 layout 속성을 사용하면, 다양한 방식으로 데이터프레임과 버튼을 배치할 수 있습니다. 예를 들어, 버튼의 색상을 바꾸거나, 데이터프레임과 버튼을 수직으로 배치하거나, 버튼을 가운데 정렬하거나, 버튼을 클릭하면 특정 기능을 수행하도록 하거나 등등의 작업을 할 수 있습니다³⁵.

ipywidgets을 사용해서 데이터프레임 밑에 버튼을 만드는 방법에 대해 도움이 되었기를 바랍니다. 다른 질문이 있으시면 언제든지 말씀해주세요. 😊

출처: Bing과의 대화, 2024. 2. 23.
(1) python ipywidgets button color - Stack Overflow. https://stackoverflow.com/questions/71546760/python-ipywidgets-button-color.
(2) python - Align ipywidget button to center - Stack Overflow. https://stackoverflow.com/questions/55336771/align-ipywidget-button-to-center.
(3) Introducing templates for Jupyter widgets layouts. https://blog.jupyter.org/introducing-templates-for-jupyter-widget-layouts-f72bcb35a662.
(4) Jupyter Notebook에서 GUI 같은 느낌의 작업을 원하세요? ipywidgets - PinkWink. https://pinkwink.kr/1279.
(5) jupyter notebook - How to align and place ipywidgets - Stack Overflow. https://stackoverflow.com/questions/37013489/how-to-align-and-place-ipywidgets.

안녕하세요😊
파이썬 주피터에서 ipywidget vbox를 사용하는 코드를 만들고 싶으시군요. 저는 그런 코드를 만들 수 있는 능력이 있습니다. 다음은 버튼 하나만 누르면 vbox가 전체 선택되거나, 전체 해제되는 코드의 예시입니다.

```python
import ipywidgets as widgets

# vbox에 들어갈 옵션들을 정의합니다.
options = ['사과', '바나나', '포도', '딸기', '오렌지']

# vbox를 생성하고 옵션들을 체크박스로 표시합니다.
vbox = widgets.VBox([widgets.Checkbox(value=False, description=option) for option in options])

# 전체 선택/해제 버튼을 생성하고 클릭 이벤트를 정의합니다.
button = widgets.Button(description='전체 선택/해제')
def on_button_clicked(b):
    # vbox의 모든 체크박스의 값을 반전시킵니다.
    for checkbox in vbox.children:
        checkbox.value = not checkbox.value
button.on_click(on_button_clicked)

# vbox와 버튼을 수평으로 배치합니다.
hbox = widgets.HBox([vbox, button])

# hbox를 출력합니다.
hbox
```

이 코드를 실행하면 다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다.

![ipywidget vbox example]

이 코드는 웹 검색 결과¹²³를 참고하여 작성하였습니다. 이 코드가 도움이 되었으면 좋겠습니다. 😊

출처: Bing과의 대화, 2024. 2. 22.
(1) Python - Ipywidgets - SelectMultiple - Create a Select ALL option. https://stackoverflow.com/questions/66753156/python-ipywidgets-selectmultiple-create-a-select-all-option.
(2) Dropdown checklist possible (multiple selection dropdown)? #3222 - GitHub. https://github.com/jupyter-widgets/ipywidgets/issues/3222.
(3) How to display a pandas dataframe within a VBOX using ipywidgets. https://stackoverflow.com/questions/61154741/how-to-display-a-pandas-dataframe-within-a-vbox-using-ipywidgets.

네, ipyaggrid 의 예시를 보여드리겠습니다. 다음은 pandas 데이터프레임을 ipyaggrid 로 변환하고, 그리드의 셀에 파이썬 함수를 적용하는 예시입니다. [ipyaggrid 공식 문서](^3^)에서 가져온 코드입니다.

```python
# ipyaggrid 를 임포트합니다.
from ipyaggrid import Grid

# pandas 데이터프레임을 생성합니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Bob', 'Alice', 'John', 'Jane'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'gender': ['M', 'F', 'M', 'F'],
    'score': [80, 90, 70, 85]
})

# 그리드 옵션을 설정합니다. 셀에 파이썬 함수를 적용하기 위해서는 cellRenderer 인자에 'python' 값을 주어야 합니다.
grid_options = {
    'columnDefs' : [
        {'field': 'name', 'headerName': '이름', 'cellRenderer': 'python'},
        {'field': 'age', 'headerName': '나이', 'cellRenderer': 'python'},
        {'field': 'gender', 'headerName': '성별', 'cellRenderer': 'python'},
        {'field': 'score', 'headerName': '점수', 'cellRenderer': 'python'}
    ],
    'enableSorting': True,
    'enableFilter': True,
    'enableColResize': True
}

# 파이썬 함수를 정의합니다. 이 함수는 셀의 값에 따라 색상을 변경합니다.
def color_cells(params):
    if params['value'] == 'M':
        return {'style': 'background-color: lightblue;'}
    elif params['value'] == 'F':
        return {'style': 'background-color: pink;'}
    elif params['value'] >= 80:
        return {'style': 'background-color: lightgreen;'}
    elif params['value'] <= 70:
        return {'style': 'background-color: lightcoral;'}
    else:
        return {}

# Grid 객체를 생성하고, 데이터프레임과 그리드 옵션, 파이썬 함수를 전달합니다.
grid = Grid(grid_data=df, grid_options=grid_options, python_functions=[color_cells])

# Grid 객체를 출력합니다.
grid
```

이 코드를 실행하면, 다음과 같은 그리드가 생성됩니다.

![ipyaggrid 예시 그리드](^4^)

이 그리드에서는 성별이 M인 셀은 하늘색, F인 셀은 분홍색으로 표시됩니다. 또한, 점수가 80 이상인 셀은 연두색, 70 이하인 셀은 살구색으로 표시됩니다. 그리드의 헤더를 클릭하면 정렬이 가능하고, 우측 상단의 메뉴 버튼을 클릭하면 필터링, 그룹화, 집계 등의 옵션을 설정할 수 있습니다. 또한, 그리드의 셀을 더블클릭하면 편집이 가능합니다.

ipyaggrid 의 예시를 보여드렸습니다. ipyaggrid 는 데이터프레임을 그리드로 쉽게 변환하고, 다양한 기능을 사용할 수 있게 해주는 유용한 도구입니다. ipyaggrid 에 대해 더 궁금하신 점이 있으시면, [ipyaggrid 공식 문서](^3^)나 [GitHub 저장소](^2^)를 참고하세요. ipyaggrid 를 사용해서 데이터프레임으로 만들어진 표를 만들어보세요. 😊

출처: Bing과의 대화, 2024. 2. 21.
(1) ipyaggrid/demo-ipyaggrid-python-functions.ipynb at master · widgetti/ipyaggrid - GitHub. https://github.com/widgetti/ipyaggrid/blob/master/docs/notebooks/demo-ipyaggrid-python-functions.ipynb.
(2) undefined. https://gitlab.com/DGothrek/ipyaggrid.
(3) ipyaggrid/demo-ipyaggrid-python-functions.ipynb at master · widgetti/ipyaggrid - GitHub. https://github.com/widgetti/ipyaggrid/blob/master/docs/notebooks/demo-ipyaggrid-python-functions.ipynb.
(4) GitHub - widgetti/ipyaggrid: Using ag-Grid in Jupyter notebooks.. https://github.com/widgetti/ipyaggrid.
(5) ipyaggrid · PyPI. https://pypi.org/project/ipyaggrid/.

안녕하세요, Copilot입니다. 파이썬에서 ag grid로 sorting되는 테이블을 만드는 방법에 대해 알려드리겠습니다. 😊

ag grid는 웹 애플리케이션에서 데이터를 표시하고 조작할 수 있는 고성능 그리드 컴포넌트입니다. 파이썬에서 ag grid를 사용하려면 다음과 같은 단계를 따라야 합니다.

1. ag grid를 설치하고 임포트합니다. ag grid는 pip를 통해 설치할 수 있습니다. 터미널에서 다음 명령어를 실행하세요.
```python
pip install ag-grid
```
그리고 파이썬 코드에서 다음과 같이 임포트하세요.
```python
from ag_grid import AgGrid
```
2. ag grid를 생성하고 초기화합니다. AgGrid 클래스의 인스턴스를 만들고, 그리드 옵션과 데이터를 설정합니다. 그리드 옵션은 columnDefs와 gridOptions으로 구성됩니다. columnDefs는 각 열의 속성을 정의하는 리스트이고, gridOptions는 그리드의 전반적인 행동을 정의하는 딕셔너리입니다. 데이터는 리스트들의 리스트, 반복 가능한 딕셔너리, 2차원 NumPy 배열, pandas.DataFrame 등의 형식이 될 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
```python
# sample data
data = [
    {"name": "Alice", "age": 25, "address": "Seoul"},
    {"name": "Bob", "age": 32, "address": "Busan"},
    {"name": "Charlie", "age": 28, "address": "Daegu"},
]

# create and initialize ag grid
grid = AgGrid(data)
grid.columnDefs = [
    {"field": "name", "sortable": True},
    {"field": "age", "sortable": True},
    {"field": "address", "sortable": False},
]
grid.gridOptions = {
    "enableSorting": True,
    "multiSortKey": "ctrl",
}
```
3. ag grid를 웹 페이지에 표시합니다. ag grid는 HTML과 JavaScript로 구성된 웹 페이지에 삽입될 수 있습니다. ag grid는 자동으로 HTML 코드와 JavaScript 코드를 생성해줍니다. grid.show() 메서드를 호출하면 웹 브라우저에서 ag grid를 볼 수 있습니다. 또는 grid.html, grid.js 속성을 사용하여 HTML 코드와 JavaScript 코드를 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.
```python
# show ag grid in web browser
grid.show()

# or get HTML and JavaScript code
html_code = grid.html
js_code = grid.js
```
이렇게 하면 파이썬에서 ag grid로 sorting되는 테이블을 만들 수 있습니다. ag grid의 자세한 사용법은 [공식 문서](^2^)를 참고하세요. 또한 파이썬에서 다른 방법으로 테이블을 만드는 법은 [이 블로그](^1^)나 [이 사이트](^3^)를 참고하세요. 😊

출처: Bing과의 대화, 2024. 2. 19.
(1) JavaScript Data Grid: Row Sorting. https://www.ag-grid.com/javascript-data-grid/row-sorting/.
(2) 파이썬(Python)에서 테이블 만드는 법 - tabulate : 네이버 블로그. https://m.blog.naver.com/towards-ai/222277807098.
(3) 4.7 피봇테이블과 그룹분석 — 데이터 사이언스 스쿨. https://bing.com/search?q=%ed%8c%8c%ec%9d%b4%ec%8d%ac%ec%97%90%ec%84%9c+ag+grid%eb%a1%9c+sorting%eb%90%98%eb%8a%94+%ed%85%8c%ec%9d%b4%eb%b8%94+%eb%a7%8c%eb%93%a4%ea%b8%b0.

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Table(
    header=dict(values=['A Scores', 'B Scores']),
    cells=dict(values=[[100, 90, 80, 90], [95, 85, 75, 95]])),
    sort_action='native' # sorting 기능 활성화
)])

fig.show()

import pandas as pd

data = [[2, 0, 0, 0, 0],
        [6, 100, 378.798387, 379.551740, 378.045034],
        [4, 300, 860.925874, 861.562822, 860.288927]]
col = ['Step', 'LR', 'MEAN', 'UCL', 'LCL']

pdCalSort = pd.DataFrame(data = data, columns = col)

data = [[2, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [6, 100, 379.306452, 379.354839, 379.411290, 379.478495, 379.629032],
        [4, 300, 860.914336, 860.958042, 860.905594, 860.982517, 861.090909]]
col = ['Step', 'LR', '1', '2', '3', '4', '5']

pdSort = pd.DataFrame(data = data, columns = col)

stepData = pdCalSort.iloc[:, 0]
uclData = pdCalSort.iloc[:, 3]
lclData = pdCalSort.iloc[:, 4]
compData = pdSort.iloc[:, 2:7]

print(pdCalSort)
print(pdSort)

print(stepData)
print(uclData)
print(lclData)
print(compData)

for colNum in compData.columns:
    print('colNum : {}'.format(colNum))
    index = 0

    for comp in compData[colNum]:
        # print(comp)

        lcl = lclData[index]
        ucl = uclData[index]

        print(lcl)
        print(type(lcl))

        if comp < lcl:
                print('step: ' + str(stepData[index]) + ', col: ' + colNum + ', COMP: ' + str(comp) + ', LCL: ' + str(lcl) + ', value hunting comp가 lcl보다 작다.')

        if comp > ucl:
                print('step: ' + str(stepData[index]) + ', col: ' + colNum + ', COMP: ' + str(comp) + ', UCL: ' + str(ucl) + ', value hunting comp가 ucl보다 크다.')

        index = index + 1

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