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상가에 들어가서 살아도 될까? 근린생활시설에 들어가서 살아도 될까? 살 수는 있다. 주인이든 세입자든 들어가서 사는데는 문제가 없으나 합법이라고는 할 수 없다. 하지만 이를 따로 불법으로 규정한 법령도 없다. 주택이 아닌 상가로 허가 받아서 건물을 지어놓고 주택처럼 사용하는 것으니 일종의 위계라고는 할 수 있을 것이다. 하지만 실제로 상가로 지어진 건물이더라도 건물주와 협의하고 입주를 한 경우 전입신고, 확정일자, 주택임대차보호법 모두 적용 가능합니다. 물론 협의가 없었던 경우 적용할 수 없다는 판례가 있다. 장점이라면 1. 누진세 적용 안됨 2. 저렴한 시세 두가지가 있을 것이다. 또는 올 근생 건물을 보유한 집 주인이 관리를 위해 거주하는 경우도 있다. 단점이라면 1. 대출 어려움 2. 비싼 중개수수료 3. 세액공제 불가 4. 전.. 2020. 9. 8.
[경매] 낙찰자의 소유권 상실, 추가 부담 및 사용제한 리스크 1. 소유권 상실 가능한 경우 - 선순위 가능기 - 선순위 가처분 - 후순위가처분 중 건물철거 및 토지인도 - 청구권 보전을 위한 가처분 2. 추가 부담이 있는 경우 - 대항력 있는 임차인(배당을 다 받지 못한 경우) - 유치권 - 선순위전세권 - 관리비 - 불법 건축물 - 명도비 3. 사용 제한을 받는 권리 - 법정지상권 - 분묘지기권 - 선순위지상권 2020. 8. 17.
[파이썬] NaN 제외하고 unique 값 얻기 파이썬(Python)에서 unique()를 사용하면 NaN이 포함된 유일값들이 array로 반환된다. 언뜻 생각하기에 뭔가 NaN을 포함시키지 않는 옵션이 있을 것 같고, NaN이 포함된 array에서 NaN을 쉽게 제거할 수 있을 것 같지만 의외로 까다롭다. 까다롭다는 게 복잡한 코드를 써야 한다는 건 아니지만, 머리속으로 유추하기 어렵고 검색은 통해야 하는 정도. 방법1. 애초에 NaN을 지우고 unique() 를 사용한다. 직관적이지만 불필요한 연산이 들어간다. 기존 데이터가 무겁지 않다면 이 방법도 괜찮다. labels = targetData.dropna().unique() 방법2. unique() 사용 후 NaN을 지운다. 아래와 같은 코드를 사용해야 한다. labels = targetData... 2020. 8. 2.
[파이썬] AxesSubplot 에서 bar(Rectangle) 추출하기 파이썬(Python)에서 바 그래프에서 바에 색깔을 입히거나 라벨링 등을 하려고 하려면 그래프를 구성하는 바를 반복문으로 돌려 처리하곤 한다. 예를 들면 아래와 같은 식이다. bars = plt.bar(index, dfdate) for rect in bars: height = rect.get_height() plt.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2.0, height+20, '%d' % int(height), ha='center', va='bottom') plt.title("제목", fontsize=20) plt.show() 위의 예시에서 bars는 BarContainer이므로, 반복문을 통해 bar를 하나씩 뽑아낼 수 있다. 그런데 위의 예시와 달리, 그래프를 그리는 .. 2020. 8. 2.
[파이썬 트러블슈팅] TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable(정렬 사용후) 에러 코드 # my_list를 정렬해 앞의 5개만 출력하고 싶다. my_list = my_list.sort() print(my_list[:5]) list.sort() 는 리스트를 변환 시킨 후 아무것도 반환하지 않는다. 그래서 sort의 반환값을 사용하려고 하면 에러가 발생하는 것이다. 아래와 같이 하면 에러를 발생시키지 않는다. sort() 한 결과를 기존 배열에 할당 시키는건 기존 배열을 지워버리는 것과 마찬가지다. 아래와 같이 하면 에러가 발생하지 않는다. 수정 코드 my_list.sort() print(my_list[:5]) 만약 원본 데이터인 my_list가 변경되는 것이 싫다면 아래와 같이 표현할 수도 있다. 수정 코드 print(sorted(my_list)[:5]) 2020. 8. 2.
[파이썬 트러블슈팅] TypeError: cannot perform reduce with flexible type 주로 숫자형 데이터가 아닌 대상으로 수치 연산을 시도할 경우에 발생한다. 언뜻 숫자 같아 보이는 데이터도 실제론 문자형인 경우가 있다. target_data = ['-214' '-153' '-58' ..., '36' '191' '-37'] 이런 경우 아래와 같이 변환해 주어야 한다. import numpy as np target_data.astype(np.int64) 2020. 8. 2.