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홈텍스 전자기부금영수증 신청 방법!!!!(개인정보공개 동의 시 휴대폰번호로 발급 가능)

홈텍스 전자기부금영수증 신청 방법!!!!(개인정보공개 동의 시 휴대폰번호로 발급 가능) 기부처에 기부자의 성명, 주민번호, 주소를 알려주지 않아도 휴대폰번호로 전자기부금영수증 발급 가능.홈텍스 전자기부금영수증을 발급받기 위해서는 홈텍스에서 개인정보공개 동의 후 휴대폰번호를 등록해야함 https://www.nts.go.kr/nts/cm/cntnts/cntntsView.do?mi=40252&cntntsId=238908 국세청국세청www.nts.go.kr   https://www.hometax.go.kr/websquare/websquare.html?w2xPath=/ui/pp/index_pp.xml 국세청 홈택스 www.hometax.go.kr 홈텍스 로그인 → 전자기부금 → 전자기부금영수증 전자기부금영수증 포..

서울ETAX_재산세/등록면허세(면허분)/자동차세/주민세(개인분)_자동이체 신청 방법

서울ETAX_재산세/등록면허세(면허분)/자동차세/주민세(개인분)_자동이체 신청 방법(2024년 7월 부터 변경)* 전자송달+자동납부 신청 시 장당 1,600원 할인!!!서울ETAX 로그인 → 나의ETAX 자동납부관리 → 자동납부 신청/해지 신청하기  타인명의 체크 → 납세자번호(주민번호 입력) → 세목 전체 체크 → 계좌정보 입력 → 등록   https://etax.seoul.go.kr/index.html?20240711 서울시ETAX - 소중한세금! 알뜰하게 사용하겠습니다 etax.seoul.go.kr  https://augustfamily.tistory.com/413 임대사업자 의무사항 및 과태료 안내!!!임대사업자 의무사항 및 과태료 안내!!! https://augustfamily.tistory.c..

세금 2024.07.11

2024년 국민연금 기준소득월액 상하한액 조정(2024.07-2025.06 급여 반영)

2024년 국민연금 기준소득월액 상하한액 조정(2024.07-2025.06 급여 반영)!!! 국민연금 기준소득월액의 상한액과 하한액은 사업장가입자와 지역가입자 전원의 평균소득월액을 3년간 평균한 값의 변동률에 연동*하여 매년 7월 조정됩니다. 올해에도 기준소득월액 상ㆍ하한액이 아래와 같이 변경될 예정이오니 참고하시기 바랍니다. * 국민연금법 시행령 제4조(평균소득월액의 산정 방법), 제5조(기준소득월액 및 적용기간)  ○ 기준소득월액 상ㆍ하한액 결정사항 및 적용기간적용 기간2023.7.1. ~ 2024.6.30.2024.7.1. ~ 2025.6.30.하한액370,000원390,000원상한액5,900,000원6,170,000원 ※ 상ㆍ하한액은 매년 변동되므로, 취득(납부재개)시 실제 소득금액으로 신고하여..

판다스 merge로 데이터프레임 결합하기

판다스 merge로 데이터프레임 결합하기 데이터 분석 작업 중 여러 데이터프레임을 하나로 결합해야 하는 경우가 많습니다. 판다스의 merge 함수는 SQL의 JOIN과 유사한 방식으로 데이터프레임을 결합할 수 있게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 merge 함수의 다양한 사용법을 알아보겠습니다. merge 기본 사용법 import pandas as pd # 두 개의 샘플 데이터프레임 생성 df1 = pd.DataFrame({ 'employee_id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'Jane'], 'department': ['HR', 'IT', 'Sales', 'HR'] }) df2 = pd.DataFrame({ 'employee_id': [2, 3, ..

판다스 melt로 데이터프레임 재구조화하기(컬럼의 내용을 row로 옮기기)

판다스 melt로 데이터프레임 재구조화하기 데이터 분석 과정에서 넓은 형식(wide format)의 데이터를 긴 형식(long format)으로 변환해야 할 때가 있습니다. 판다스의 melt 함수는 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 melt 함수의 사용법과 활용 예제를 살펴보겠습니다. melt 기본 사용법 import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame({ 'Name': ['John', 'Mary', 'Peter'], 'Math': [90, 85, 78], 'Science': [95, 92, 88], 'History': [88, 90, 85] }) print("원본 데이터프레임:") print(df) # melt 적용 melte..

판다스 pivot으로 데이터 구조 재구성하기

판다스 pivot으로 데이터 구조 재구성하기 데이터 분석 과정에서 데이터의 구조를 재구성해야 하는 경우가 종종 있습니다. 판다스에서는 pivot과 pivot_table 메서드를 통해 데이터프레임의 행/열 인덱스를 재지정하고 데이터를 회전(pivoting)할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 이들 기능의 활용법을 알아보겠습니다. pivot 기본 사용법 --------------- pivot은 행 인덱스와 열 인덱스를 지정하여 데이터프레임의 데이터를 회전시킵니다. import pandas as pd data = {'Name':['John', 'John', 'Mary', 'Mary'], 'Year':[2012, 2013, 2012, 2013], 'Value':[4, 5, 6, 7]} df = pd.DataFra..

판다스 transform으로 그룹별 변환 적용하기(그룹별 최대값 / 최소값)

판다스 transform으로 그룹별 변환 적용하기 판다스에서 groupby를 사용하면 데이터프레임을 그룹별로 나누어 연산을 수행할 수 있습니다. 이번에는 groupby와 함께 transform 메서드를 활용하여 그룹별로 변환을 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. transform이란? ------------ transform은 그룹 객체에서 호출할 수 있는 메서드입니다. 그룹별로 제공된 함수를 적용하고, 그 결과를 새로운 열에 할당합니다. 함수의 반환값은 그룹별로 구성되는 시리즈 혹은 데이터프레임입니다. 기본 사용법 -------- python import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'group': list('aabbcc'), 'value..

인터넷등기소 확정일자 부여현황(임대인/임차인용) 발급 방법!!!

인터넷등기소 확정일자발급 방법!!! 1. 인터넷등기소 로그인 2. 확정일자 → 정보제공 → 열람하기 → 검색(정보제공유형 : 임대인/임차인용)3. 소재지정보 선택 → 열람할 확정일자 선택3.  수수료 결제 → 출력   http://www.iros.go.kr/PMainJ.jsp http://www.iros.go.kr/PMainJ.jsp www.iros.go.kr\  https://augustfamily.tistory.com/462 인터넷등기소 확정일자 계약증서 발급 방법!!인터넷등기소 확정일자 계약증서 발급 방법!!! 1. 인터넷등기소 로그인 2. 확정일자 → 발급하기 → 계약증서 → 발급하기 → 도로명주소 찾기 → 검색3.  수수료 결제 → 출력   http://www.iros.goaugustfamil..

부동산 뉴스 2024.05.28

인터넷등기소 확정일자 계약증서 발급 방법!!

인터넷등기소 확정일자 계약증서 발급 방법!!! 1. 인터넷등기소 로그인 2. 확정일자 → 발급하기 → 계약증서 → 발급하기 → 도로명주소 찾기 → 검색3.  수수료 결제 → 출력   http://www.iros.go.kr/PMainJ.jsp http://www.iros.go.kr/PMainJ.jsp www.iros.go.kr    https://augustfamily.tistory.com/463 인터넷등기소 확정일자 부여현황 발급 방법!!!인터넷등기소 확정일자발급 방법!!! 1. 인터넷등기소 로그인 2. 확정일자 → 정보제공 → 열람하기 → 검색3. 소재지정보 선택 → 열람할 확정일자 선택3.  수수료 결제 → 출력    http://www.iraugustfamily.tistory.com https:/..

부동산 뉴스 2024.05.28

pandas apply로 데이터프레임 컬럼별 함수 적용하기

pandas apply로 데이터프레임 컬럼별 함수 적용하기 pandas의 apply는 데이터프레임의 모든 원소에 동일한 함수를 적용할 수 있는 유용한 기능입니다. 스칼라 함수뿐만 아니라 lambda 함수나 사용자 정의 함수도 사용 가능합니다. 이번 포스팅에서는 apply의 활용법을 살펴보겠습니다. apply 기본 사용법 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [10, 20, 30], 'C': [100, 200, 300]}) # 모든 원소에 제곱근 함수 적용 df = df.apply(lambda x: x**0.5) print(df) 출력: A B C 0 1.0 3.16 10.0 1 1.41 4.47 14.14 2 1.73 5.48 17.3..

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