테미남

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # matplotlib기반으로 만들어진 시각화 라이브러리 shop = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/6. 데이터 분석/shop_201806_01.csv') shop pd.set_option('display.max_columns', 40) shop.head() shop.info() # 총데이터 50만개, shop.columns Index(['상가업소번호', '상호명', '지점명', '상권업종대분류코드', '상권업종대분류명', '상권업종중분류코드', '상권업종중분류명',..

카테고리 없음 2023. 6. 8. 14:53

# folium.Map(location=[위도, 경도], zoom_start=배율, ....) map_folium = folium.Map(location=[37.500006, 127.0356027], zoom_start=17) # location을 쓰면 해당 위, 경도를 중심으로 zoom을 어느정도 쓰냐에 따라 지도가 보여짐 map_folium # Marker(): location 속성으로 지정한 위치에 마커를 생성 # popup(): 마커를 클릭했을 때 표시할 문자열을 설정 # add_to(): 작성된 마커를 지도에 추가 map_folium = folium.Map(location=[37.500006, 127.0356027], zoom_start=17) popup = folium.Popup('코리아IT아..

카테고리 없음 2023. 6. 2. 13:34

1. 워드 클라우드(Word Cloud) 핵심 단어를 시각화하는 기법 문서의 키워드, 개념등을 직관적으로 파악할 수 있게 핵심 단어를 시각적으로 돋보이게 하는 기법 ``` 워드 클라우드(Word Cloud)는 텍스트 데이터에서 가장 빈번하게 등장하는 단어들을 시각적으로 나타내는 방법입니다. 텍스트에서 각 단어의 빈도를 계산하고, 빈도가 높은 단어일수록 크게 표시됩니다. 이때 단어의 크기나 색상 등을 활용하여 시각적으로 돋보이게 표현할 수 있습니다. 워드 클라우드는 대량의 텍스트 데이터에서 중요한 단어나 키워드를 빠르게 시각화하여 파악할 수 있는 장점이 있습니다. 텍스트 데이터에서 어떤 주제나 키워드가 많이 언급되는지, 어떤 내용이 강조되는지 한 눈에 알아볼 수 있습니다. 워드 클라우드는 다양한 분야에서 ..

카테고리 없음 2023. 6. 1. 13:24

import pandas as pd retail = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/6. 데이터 분석/OnlineRetail.csv') retail # 데이터가 너무 많아서 중간에 생략됨 pd.options.display.max_rows = 6 retail # 위 아래 3개씩 데이터 보기 retail.info() RangeIndex: 541909 entries, 0 to 541908 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 InvoiceNo 541909 non-null object 1 StockCode ..

카테고리 없음 2023. 5. 30. 15:52

import pandas as pd # https://www.koreabaseball.com/Record/Player/HitterDetail/Daily.aspx?playerId=53827 url = 'https://www.koreabaseball.com/Record/Player/HitterDetail/Daily.aspx?playerId=53827' df = pd.read_html(url, index_col=0) df # 하나의 리스트로 묶여 있음 [ 상대 AVG1 PA AB R H 2B 3B HR RBI SB CS BB HBP SO GDP \ 4월 04.01 KIA 0.500 4 2 2 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 04.02 KIA 0.000 5 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 ..

카테고리 없음 2023. 5. 24. 14:22

1. Matplotlib 파이썬 기반 시각화 라이브러리 한글에 대한 지원이 완벽하지 않음 pandas와 연동이 용이함 matplotlib공식 홈페이지[https://matplotlib.org/] !pip install matplotlib Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Requirement already satisfied: matplotlib in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (3.7.1) Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3..

카테고리 없음 2023. 5. 23. 10:08

1. 판다스(Pandas) '웨스 맥키니'가 개발한 라이브러리 데이터 작업을 쉽고 직관적으로 할 수 있도록 설계된 빠르고 유연한 자료구조(데이터 프레임)를 제공하는모듈 !pip install pandas Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Requirement already satisfied: pandas in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (1.5.3) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages..

카테고리 없음 2023. 5. 23. 10:07

1. 넘파이(Numpy) 수학, 과학 계산용 패키지 자료구조(ndarray)를 제공 -> 파이썬의 list보다 속도가 빠름 적은 메모리를 사용 !pip install numpy Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Requirement already satisfied: numpy in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (1.22.4) import numpy [ ] numpy # numpy 라이브러리가 설치된 위치 [ ] import numpy as np [ ] np 1-1. ndarray [ ] list1 = [1 ,2, 3, 4..

카테고리 없음 2023. 5. 23. 10:06