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파이썬71

카테고리컬 데이터(Categorical Data) 확인하는 방법 카테고리컬 데이터(Categorical Data) 확인하는 방법 1. 카테고리컬 데이터(Categorical Data)란? 개수가 정해져 있고, 반복되서 묶어줄수 있는 데이터! 즉, 데이터프레임의 컬럼에서 특정한 형태의 데이터가 반복되는 것을 말합니다. 범주형 astype('category')로 변경, cut(), qcut() 함수를 이용해 데이터를 카테고리화 할수 있습니다. 머신 러닝(Machine Learning) 배우면서 자세한 부분은 다시 정리하도록 할께요. 카테고리컬 데이터를 이용하면 중복된 데이터가 묶여서 메모리가 절약되고, 처리속도도 빠릅니다. 2. 카테고리컬 데이터 확인 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 2.. 2022. 5. 4.
Pandas의 pivot_table(피벗 테이블) 사용하기 Pandas의 pivot_table(피벗 테이블) 사용하기 1. pivot_table(피벗 테이블)이란? 우리는 pivot 기능을 액셀에서 많이 접했을 것입니다. 데이터 열 중에서 필요한 자료만을 뽑아 새롭게 표로 작성해 주는 기능인데요. pivot_table(피벗 테이블)은 쉽게 말해서 세로 데이터를 가로 데이터로 변경해 주는 역할을 합니다. "피봇팅 한다~" 컬럼의 값을 열로 만드는것!! pivot_table(피벗 테이블)을 사용하면 임의대로 데이터를 정렬하고 필터링할수 있습니다. 2. pivot_table(피벗 테이블) 사용법 pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, .. 2022. 5. 4.
구글 맵 API - Geocoding API 설정하는 방법 구글 맵 API - Geocoding API 설정하는 방법 웹사이트 개발 또는 앱 개발을 할때 위치 기반 서비스를 받기 위해 구글 맵 API를 설정해야 할 때가 있습니다. 그 방법을 알아보도록 하겠습니다. 1. 아나콘다에 구글맵스 라이브러리 설치 먼저 구글 클라우드의 API를 사용하기 위해 내 컴퓨터에 설치된 아타콘다3에 googlemaps 라이브러리를 설치해 줍니다. 내컴퓨터 검색창(돋보기)을 클릭하고 Anaconda를 입력하면 메뉴가 쭉 뜨는데요. 그중에서 Anaconda Prompt를 클릭합니다. 아나콘다 프롬프트 창이 뜨면! pip install googlemaps 를 입력후 [Enter] 키를 눌러줍니다. 끝에 [Yes] 라고 하면 된다는데~ 저는 그런부분은 나오질 않더라구요. 설치가 완료되었습.. 2022. 5. 4.
판다스(pandas) Dataframe(데이터프레임) 생성하기 판다스(pandas) Dataframe(데이터프레임) 생성하기 판다스(pandas)는 파이썬(Python)을 활용해 데이터 분석을 하기 위한 필수 패키지입니다. 판다스 데이터프레임(Dataframe)은 여러개의 시리즈들이 모여 구성됩니다. 표(table) 형태라 보기 편하고, 데이터를 표 형태로 처리할수 있어 작업을 좀더 수월하게 할수 있습니다. 1. Dataframe(데이터프레임) 생성하기 데이터프레임은 일반적으로 배열, 리스트, 딕셔너리로 만들수 있습니다. items = {'Bob' : pd.Series(data = [245, 25, 55], index = ['bike', 'pants', 'watch']), 'Alice' : pd.Series(data = [40, 110, 500, 45], index.. 2022. 5. 2.
판다스(pandas) Series(시리즈) 연산 판다스(pandas) Series(시리즈) 연산 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # ------------------------------------------------------------------------------ # # 판다스 호출 import pandas as pd index = ['apples', 'oranges', 'bananas'] data = [10, 6, 3,] # 시리즈 데이터 생성하고 변수에 저장 fruits = pd.Series(data= data, index= index) fruits >> [결과] apples 10 oranges 6 bananas 3 dtype: int64 # ---------------------.. 2022. 5. 2.
차트 그리기할때 한글 안깨지게 하는법 차트 그리기할때 한글 안깨지게 하는법 파이썬(Python) 판다스(pandas)에서 차트를 그릴때 한글을 입력하면 깨져서 나오는데~ 그걸 제대로 나올수 있도록 도와주는 코딩입니다. 한글깨짐 방지 코딩!! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 # ------------------------------------------------------------------------------ # import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb %matplotlib inline import platform from .. 2022. 5. 2.
판다스(Pandas) Series의 데이터 생성 및 억세스 방법 판다스(Pandas) Series의 데이터 생성 및 억세스 방법 1. 판다스의 장점 판다스(pandas)는 Numpy를 보완해서 만들어진 문법인데요. 이름을 입력할수 있도록 만들어졌습니다. a. 기본적인 통계데이터를 제공하고, b. NaN values 를 알아서 처리합니다. c. 숫자 문자열을 알아서 로드합니다. import pandas as pd 판다스를 사용하려면 먼저 호출을 해야 합니다. 판다스를 다룰때는 인덱스라는 용어는 왼쪽에 붙어있는 것을 가르킵니다. (쉽게 사람용 인덱스라고 할께요 !!) 2. Series(시리즈) 기본 구조 Series(시리즈)는 1차원 배열과 같은 자료구조를 가지고 있습니다. 시리즈는 1차원 배열과는 다르게 데이터와 관련된 인덱스의 값도 함께 저장이 됩니다. 기본 형식 c.. 2022. 4. 28.
판다스(pandas) csv 파일 저장하고 불러오기 to_csv(), read_csv() 함수 판다스(pandas) csv 파일 저장하고 불러오기 to_csv(), read_csv() 함수 판다스(pandas)는 파이썬(Python)의 데이터처리를 위한 라이브러리 입니다. csv 파일은 판다스(pandas)에서 데이터프레임을 불러오고 저장할때 많이 쓰이기 때문에 알아두면 좋아요. 1. csv 파일 저장하기 pd.to_csv('파일경로/파일명') 2. csv 파일 불러오기 pd.read_csv('파일경로/파일명') 3. 인코딩 pd.read_csv('파일경로/파일명', encoding='utf-8' 또는 'cp9449') 불러올 csv 파일의 인코딩과 파이썬의 인코딩의 설정이 맞지 않으면 에러가 발생합니다. 국제표준 인코딩 utf-8 2022. 4. 28.
판다스(pandas) Series(시리즈) 액세스 판다스(pandas) Series(시리즈) 액세스 판다스(pandas) 시리즈(Series)는 1차원 데이터 구조를 가지고 있습니다. 시리즈의 모든 값에는 색인이 들어 있는데, 별도의 인덱스를 가질수 있습니다. Series(시리즈) 요소에 접근하기!! 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 # ------------------------------------------------------------------------------ # groceries = pd.Series(data= data, index= index) # 변수에 저장 groceries >>> [결과] eggs 30 apples 6 milk Yes bread No dtype: object # -----------------.. 2022. 4. 28.
파이썬(Python) Numpy(넘파이) 저장하고 불러오기 파이썬(Python) Numpy(넘파이) 저장하고 불러오기 1. 넘파이 저장방법 np.save('파일이름', 데이터가 들어있는 변수) ex) np.save('my_array', D) 2. 불러오는 방법 np.load('파일명') ex) np.load('my_array.npy') 2022. 4. 27.

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