마게더의 마케팅 이야기

게임 산업 뉴스 클립 메일링 서비스 파이썬을 활용하여 국내 주요 게임 웹진인 인벤, 디스이즈게임 등... 의 기사를 메일을 통해 전달하는 서비스를 하고 있습니다. 해당 콘텐츠는 발송 기준 전일 ~ 당일의 기사들을 테이블 형태로 전달 받을 수 있습니다. ※ 메일은 개인 일정에 따라 오전 10시 전후 OR 오후 5~6시를 기준으로 발송됩니다. 신청 방법 신청 방법은 하기 구글폼 URL을 통해 메일주소, 메일 정보 수집에 대한 간단한 동의만 해주시면 됩니다. https://forms.gle/6XME3V7zR6mkZDGR9

google_play_scraper를 활용하여 스크래핑 https://github.com/JoMingyu/google-play-scraper GitHub - JoMingyu/google-play-scraper: Google play scraper for Python inspired by Google play scraper for Python inspired by - GitHub - JoMingyu/google-play-scraper: Google play scraper for Python inspired by 시간 > 현질 > 광고 > 재미 > 꿀잼 순으로 단어 언급 시간, 현질과 같은 단어의 경우 뒤에 수식어구에 따라 긍정 부정 여부 확인 필요 다만 광고의 경우 게임 내 광고 노출에 대한 불만으로 에상..

- 1. 사용 라이브러리 불러오기 데이터 프레임 활용 : pandas 데이터 전처리를 위한 : datime, re 웹 스크래핑을 위한 : bs4, urllib.request 2. list에 데이터를 append 하기 위한 빈 리스트 생성 3. 필요한 날짜 데이터 정의 4. 반복문에 사용될 번수를 페이지 번호로 설정 페이지 변수를 활용하여 1~10페이지까지 반복 범위 지정, 해당 웹페이지 스크래핑 - > 웹페이지 전체가 아닌 데이터가 포함된 일부 섹션 설정 (inven_contents 영역 설정) 태그 추적을 통해 필요한 데이터 추출 # select와 select_one 차이 # partition을 활용하여 슬라이싱 가능 # text / get_text() /.string 차이 5. 필요에 따라 데이터를 ..

writer = pd.ExcelWriter('path/xlsx') df1.to_excel(writer, 'sheetsname1') df2.to_excel(writer, 'sheetsname2') writer.save()

import os os.makedir('경로') #단일 디렉토리 만들 때 './tmp' os.makedirs('경로') #다중 디렉토리 만들 때 './a/tmp'

Anaconda Prompt 실행 수동 업데이트를 진행하기 위해 Anaconda Prompt를 관리자 권한으로 실행한다. 업데이트 1. 개방된 프롬프트 창에 현재 버전 확인을 위해 해당 코드 입력. conda --version 2. 아나콘다 업데이트를 위해 코드 입력. conda update -n base conda 3. 'Proceed([y]/n)? 문구가 나오면 y를 입력하여 추가 설치를 진행. 4. 설치 완료이후 아나콘다 내부 프로그램 업데이트를 추가로 진행. conda update --all 5. 'Proceed([y]/n)? 문구가 나오면 y를 입력하여 추가 설치를 진행한다. 6. python -m pip install --upgrade pip 파이썬 설치된 내부 패키지 업데이트 진행 7. 업데..

8. 데이터 선택(iloc) 위치를 이용하여 원하는 row에서 원하는 col 선택 import pandas as pd df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') df 이름학교키국어영어수학과학사회SW특기 지원번호 1번채치수북산고19790851009585Python 2번정대만북산고1844035505525Java 3번송태섭북산고1688075708075Javascript 4번서태웅북산고1874060707580NaN 5번강백호북산고1881520103510NaN 6번변덕규능남고20280100958580C 7번황태산능남고1885565454035PYTHON 8번윤대협능남고19010085909595C# # 0번째 위치의 데이터 df.iloc[0] # 0번째 위치의 데이터 ..

7. 데이터 선택(loc) 이름을 이용하여 원하는 row에서 원하는 col 선택 import pandas as pd df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') df 이름학교키국어영어수학과학사회SW특기 지원번호 1번채치수북산고19790851009585Python 2번정대만북산고1844035505525Java 3번송태섭북산고1688075708075Javascript 4번서태웅북산고1874060707580NaN 5번강백호북산고1881520103510NaN 6번변덕규능남고20280100958580C 7번황태산능남고1885565454035PYTHON 8번윤대협능남고19010085909595C# df.loc['1번'] #index 1번 해당하는 전체 데이터를 가져옴 ..

6. 데이터 선택 (기본) import pandas as pd df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') df 이름학교키국어영어수학과학사회SW특기 지원번호 1번채치수북산고19790851009585Python 2번정대만북산고1844035505525Java 3번송태섭북산고1688075708075Javascript 4번서태웅북산고1874060707580NaN 5번강백호북산고1881520103510NaN 6번변덕규능남고20280100958580C 7번황태산능남고1885565454035PYTHON 8번윤대협능남고19010085909595C# ## Columns 선택(label) df['이름'] 지원번호 1번 채치수 2번 정대만 3번 송태섭 4번 서태웅 5번 강백호 ..

5. 데이터 확인 import pandas as pd df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col='지원번호') df 이름학교키국어영어수학과학사회SW특기 지원번호 1번채치수북산고19790851009585Python 2번정대만북산고1844035505525Java 3번송태섭북산고1688075708075Javascript 4번서태웅북산고1874060707580NaN 5번강백호북산고1881520103510NaN 6번변덕규능남고20280100958580C 7번황태산능남고1885565454035PYTHON 8번윤대협능남고19010085909595C# DataFrame 확인 df.describe() 키국어영어수학과학사회 count8.0000008.0000008.0000008.00000..