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Python231

.apply() / .agg() 함수 □ .apply() 함수란? ○ 데이터프레임 조작시 함수사용을 위해 사용하는 기능 ○ 적용대상 : 개별 요소 또는 축(axis)에 함수를 적용할 수 있습니다. 행이나 열 단위로 함수를 적용할 수 있음 ○ 인자 : 사용자 정의 함수나 내장 함수를 인자로 받아 개별 요소 또는 축에 적용할 수 있음 ○ 적용방법 : 주로 행 또는 열 단위로 함수를 적용할 때 사용 ○ apply(함수, axis = 0 or 1) ○ axis = 0 or 1 import pandas as pd import numpy as np #데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame( { "a" : [10,20,30], "b" : [20,30,40], "c" : [50,60,70] } ) #함수정의 def my_sq(x): return.. 2024. 2. 7.
pie, barplot 차트 (+glob함수로 다중 데이터 불러오기) □ 라이브러리 호출 및 한글 설정 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import glob □ 다중 데이터 불러오기 및 불러오면서 데이터별 전처리(컬럼추가 및 값 넣기) #파일 불러오기 child_data = glob.glob('C:/python/DataScience/Data/data/python_data/names/yob20*') #불러온 파일을 저장할 빈 리스트 생성 child_list = list() #반복문을 활용하여 데이터 집어 넣기 for i in child_data: year = i.split('yob')[1].split('.')[0] #불러온 파일경로 및 파일명을 split하여 년도 추출 df .. 2024. 2. 7.
countplot 차트 (+glob함수로 다중 데이터 불러오기) □ 라이브러리 호출 및 한글 설정 import glob import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc #한글폰트 사용 및 적용을 위한 코드 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False f_path = 'C:/Windows/Fonts/malgun.ttf' font_name = font_manager.FontProperties(fname=f_path).get_name() rc('font',family = font_name) □ glob함수를 활용하여 다중 데이터 불러오기 #데이터 불러오기 glob함수 사용 data = g.. 2024. 2. 7.
판다스 : 다중데이터 불러오기 □ glob 라이브러리 사용 □ 방법 1 : 데이터 하나하나 불러오기 import pandas as pd import glob nyc_taxi_data = glob.glob('C:/python/DataScience/Data/data/python_data/fhv_*') #glob라이브러리를 활용해 담긴 변수의 인덱스번호를 활용하여 데이터 저장 taxi1 = pd.read_csv(nyc_taxi_data[0]) taxi2 = pd.read_csv(nyc_taxi_data[1]) taxi3 = pd.read_csv(nyc_taxi_data[2]) taxi4 = pd.read_csv(nyc_taxi_data[3]) taxi5 = pd.read_csv(nyc_taxi_data[4]) #저장된 데이터 concat .. 2024. 2. 7.
판다스 : .melt() 함수2 (한 필드의 고정 값이 2개 이상시) □ 라이브러리 호출 및 데이터 불러오기 #라이브러리 호출 import pandas as pd #파일불러오기 weather = pd.read_csv('C:/python/DataScience/Data/data/python_data/weather.csv') □ 멜트 1차 시도 : 특정 열 기준으로 멜트작업 진행 ○ element 고정값이 2개(tmax, tmin)인 것을 확인 weather_melt = weather.melt(id_vars=['id','year','month','element'], var_name = 'day', value_name = 'temp' ) □ 멜트 2차 시도 : 특정 열 기준으로 멜트 재작업 진행 ○ .reset_index() : 인덱스 정리 + reset_index()를 활용하여.. 2024. 2. 7.
파이형 그래프 (feat. 한글출력/폰트설정) #라이브러리 호출 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc #폰트지정 및 불러오기 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False f_path = 'C:/Windows/Fonts/malgun.ttf' font_name = font_manager.FontProperties(fname=f_path).get_name() rc('font',family = font_name) #데이터 지정 labels = '개구리', '돼지', 'Dogs', 'Logs' colors = ['red','skyblue','dogs','logs'] sizes = [15,30,45,10] explode = (0,0.1,0.. 2024. 2. 6.
Seaborn 활용 데이터 시각화 □ Seaborn과 Matplotlib은 둘 다 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리임 □ Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 한 고수준의 인터페이스이며, 통계 그래픽을 쉽게 그릴 수 있도록 도와줌 □ Seaborn은 Matplotlib을 기반으로하여 더 간편한 문법을 제공하고, 예쁜 테마와 색상 팔레트를 제공하여 그래프를 빠르게 스타일링할 수 있도록 도와줌 □ Seaborn은 통계적 그래픽스에 특화되어 있어 회귀선, 박스 플롯, 히스토그램 등을 간단한 명령어로 그릴 수 있음 □ 히스토그램 시각화 ○ seaborn에서 sbplot 사용시 두가지 값을 반환함 - 첫번째는 그림영역 즉, 틀을 생성 - 두번쨰는 그래프의 모든 객체 #라이브러리 호출 import seaborn as sns impor.. 2024. 2. 6.
다변량 그래프 □ 다변량 그래프 : 변수가 여러개인 그래프로 3개 이상의 변수를 나타낸 시각화를 의미 #라이브러리 호출 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt tips = sns.load_dataset('tips') #색지정 colors = {'Female':'#f1a340','Male':'#998ec3'} #틀생성 scatter_plot = plt.figure() #위치 및 순서 지정 axes1 = scatter_plot.add_subplot(1,1,1) #데이터 지정 axes1.scatter(data=tips, x='total_bill', y='tip', s=tips['size']**2*10, c=tips['sex'].map(colors), alpha=0.5.. 2024. 2. 6.
이산변수 / 박스 그래프 그리기 □ 박스 그래프 : 이산변수와 연속변수 사이의 관계를 나타냄 ○ 이산 변수 : 명확하게 구분이되는 값을 의미 ○ 연속형 변수 : 명확하게 셀수 없는 범위의 값을 의미 #라이브러리 호출 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt tips = sns.load_dataset('tips') #틀생성 boxplot = plt.figure() #시각화 위치 및 범위 지정 axes1 = boxplot.add_subplot(1,1,1) #데이터 지정 axes1.boxplot( x=[ tips[tips['sex'] == 'Female']['tip'], tips[tips['sex'] == 'Male']['tip'] ], labels=['Female','Male']) #.. 2024. 2. 6.

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