pandas를 사용해서 데이터를 다룰 때 구성된 데이터의 하나의 컬럼 데이터를 통째로 연산해야 하거나 변환해야하는 경우가 생기게 됩니다. 이때 사용하면 유용한 pandas 함수 apply를 알아봅시다 우선 데이터를 생성해 볼까요? 데이터 셋 생성 import pandas as pd # 예제 데이터프레임 생성 data = { '이름': ['홍길동', '이순신', '박보영'], '나이': [25, 40, 33], '부모의 나이 평균': [55, 62, 63], '도시': ['서울', '부산', '대구'] } df = pd.DataFrame(data) 다음과 같은 테이블을 생성 했습니다. 여기서 처음 시도해 볼 것은 이 유저의 나이를 1씩 더하는 작업을 진행하게 될겁니다 단일 Column 수정 - 유저의 나이..

이번에 회사에서 사용하는 Apache Superset의 버전을 업그레이드 하자는 내부적인 이야기를 하게되면서 해본 경험을 정리하게 됐습니다. 우선 현재 상황을 간략하게 목록화 해보자면 1. BI/운영 Dash Board로 사용하고 있는 Apache Superset의 현재 버전은 2.1 버전으로 Chart Version은 0.9.7 버전이다. 2. 인프라 이전을 준비하고 있고 인프라 이전을 할 때 Superset의 버전을 최신 Stable version으로 바꿔보자 만약 변경하게되면 발생하는 장단점은? 장점 1. apache Superset을 최신 Stable version으로 변경하면 pandas의 버전이 기존 1.x 에서 2.x로 변경되어 속도적 측면에서 강점이 생긴다. 2. 새로 생긴 차트를 활용할 ..