Skills/Python 검색 결과

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[Python] 빠른 행/열 추출 take() 메소드

데이터프레임 df에서 행/열을 추출하는 방법은 다양하다. 1. iloc로 표현하는 방법 df.iloc[[0,10,20]] # 행 추출 df.iloc(axis=1)[[0,10,20]] # 열 추출 2. take로 표현하는 방법 df.take([0,10,20]) # 행 추출 df.take([0,10,20], axis=1) # 열 추출 take를 통해서도 빠르게 추출할 수 있다. 하지만, take에서는 boolean index는 사용할 수 없고 그렇기 때문에 더 빠른 것 같다. Reference : - https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.take.html pandas.DataFrame.take — pandas ..
Skills/Python 2021. 11. 4. 14:32

[Python] 데이터 재구조화

커다란 데이터에서 원하는 정보만 추출할 수 있어야 다양한 분석을 시도할 수 있다. 이를 위해서 데이터 재구조화하는 방법을 익혀야 한다. 데이터를 재구조화하는 방법에는 두 가지가 있다. 1. group by 데이터프레임.groupby(분류할컬럼명).적용할함수()[적용할컬럼명] 으로 재구조화를 하면된다. df.groupby('job').mean()['income'].sort_values(ascending=False).head(10) 위 코드는 평균소득이 높은 Top10 직업을 나타내는 코드이다. 2. pivot_table pd.pivot_table(데이터프레임, index = 분류할컬럼명, columns = 분류할컬럼명2, values = 적용할컬럼명, aggfunc = 적용할함수) 로 재구조화를 하면된다...
Skills/Python 2021. 11. 4. 14:19

[Python] 데이터에 특정 문자열이 포함되었는지 확인하는 법

데이터 프레임을 다루다보면, 특정 문자열이 데이터 안에 포함되어 있는지 알아봐야 할 때가 있다. ex) 주소 데이터에서 아파트에 거주하는 사람을 알고 싶을때 address컬럼에서 '.Apt'만 뽑아내고 싶다면, (주소의 양식이 .Apt가 아파트라고 해보자) 1. 우선적으로 address 컬럼을 lower()나 upper()를 통해 대/소문자 통일을 한 후, df['Address_upper'] = df['Address'].apply(lambda x: x.upper()) 2. .APT 가 포함된 행을 추출하면된다. df['Address_upper'].str.contains('.APT')
Skills/Python 2021. 11. 4. 14:11

[Python] 자료구조 순환하는 for문 (zip, enumerate)

for문을 이용할 때, 횟수 기준이 아닌 구간을 기준으로 데이터를 순환시킬 수 있다. 즉, list나 다른 자료 구조에서 index와 values를 활용하거나 (enumerate) 두 list의 결합 속에서 for문을 만들 수 있다 (zip) 1. enumerate for index, item in enumerate(test_list): print(index, item) test_list 내의 데이터들을 index과 함께 값을 출력한다. 2. zip for item1, item2 in zip(test_list1, test_list2): print(item1, item2) test_list1과 test_list2 내의 데이터들을 짝지어 함께 출력한다. 3. zip과 for로 dic 만들기 test_dict..
Skills/Python 2021. 11. 4. 14:00

[Python] 기초 패키지 불러오기

분석을 실행하기전 기본적으로 사용하는 패키지들을 불러온다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings(action='ignore') import matplotlib matplotlib.rc('font', family='AppleGothic') matplotlib.rc('axes', unicode_minus=False) from IPython.display import set_matplotlib_formats set_matplotlib_formats('retina') # pd.op..
Skills/Python 2021. 11. 3. 14:04

[Python] json파일을 파이썬에서 불러오기

JSON (JavaScript Object Notation) 효율적으로 데이터를 저장하고 교환하는데 사용하는 텍스트 데이터 포맷 중의 하나 사람이 읽고 쓰기에 쉬우며, 기계가 파싱하고 생성하기도 쉽다 json은 두 가지 구조로 이루어져 있다 이름/값 쌍의 집합 (A collection of name/value pairs) object, record, struct, dictionary, hash table, keyed list, associative array 정렬된 값의 리스트 (An ordered list of values) array, vector, list, sequence 파이썬에서 json을 불러오는 법 import json XXX_path = 'XXX.json' XXX_str = json.lo..
Skills/Python 2021. 11. 3. 13:03

[Python] 파이썬 지도 데이터 시각화

지도 위에 데이터를 시각화를 하기 위한 방법 1. folium 패키지를 이용하는 방법 Leaflet.js을 활용한다. https://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html Quickstart — Folium 0.12.1 documentation Vincent/Vega and Altair/VegaLite Markers folium enables passing any HTML object as a popup, including `bokeh `__ plots, but there is a built-in support for vincent and altair visualizations to any marker type, with the python-vis..
Skills/Python 2021. 11. 3. 10:04

[Python][Project] 서울 스타벅스 시각화

공공데이터 활용 서울 스타벅스 시각화¶환경 Mac Os Python 3.9.4 (default, Apr 9 2021, 09:32:38) 데이터 개요 2021년 9월 30일 기준 상권업종중분류명이 "커피점/카페"로 등록된 카페 (제과/제빵은 포함하지 않았음) 데이터 출처 : 공공데이터포털(data.go.kr) : 소상공인시장진흥공단_상가(상권)정보 https://www.data.go.kr/data/15083033/fileData.do 프로젝트 개요 공공데이터를 활용하여 서울의 스타벅스에 대한 다양한 시각화를 통해 분석해보고자 한다.(연습) 프로젝트 상세 barplot과 pieplot을 통해 서울 스타벅스 점포 수를 시각화 해보고자 한다. folium 패키지를 활용하여 지도 위에 서울의 스타벅스 분포 정도를..
Skills/Python 2021. 11. 2. 23:53