ecosso 님의 블로그

01 산점도 -01 산점도 -02 교차산점도 02 bar plot03 pie chart04 hist01 산점도 -01 산점도## 시각화 card.plot(kind = 'scatter') # 옵션 전달 복잡 plt.scatter(x, # x축 좌표 y, # y축 좌표 kwargs) plt.scatter(x, # x축 좌표 y, # y축 좌표 marker, # 점모양 s, # 점크기 c, # 색(color 옵션) cmap) # 팔레트..

subway.csv 파일을 읽고 시간대별 승차수의 변화를 각 노선별로 서로 다른 선 그래프로 출력(단, x축 눈금은 5,6,7,8,...,24로 출력)import pandas as pdsub = pd.read_csv('subway.csv', encoding = 'cp949')subOut[7]: 노선번호 시간 승차 하차0 line_1 5 88136 353941 line_1 6 114628 1950282 line_1 7 259282 4831623 line_1 8 384892 11657034 line_1 9 315797 791704.. ... .. ... ...155 line..

# 1. kimchi_test.csv 파일을 읽고 # 제품별, 판매처별 총 판매량(수량) 을 교차표 형식으로 출력하고, 각 제품별로 판매량이 가장 높은 판매처를 확인하시오. # 각 제품별 판매량이 가장 높은 판매처들의 총 판매량 합계를 출력하시오. df1 = pd.read_csv('kimchi_test.csv', encoding = 'cp949') 더보기[ 내 답안 ]# 불러오기df1 = pd.read_csv('kimchi_test.csv', encoding = 'cp949') df1.head()df1.head()Out[58]: 판매년도 판매월 제품 판매처 수량 판매금액0 2013 1 총각김치 대형마트 27916 2339689001 2013 1 ..

01 다양햔 replace 형태 -01 기본 문자열 메서드 -02 str.replace (벡터화 내장된 문자열 메서드) -03 pandas 호출 가능한 replace(값 치환 메서드) 02 long wide 변환 -01 unstack -02 stack -03 pd.crosstab -04 pd.pivot_table01 다양햔 replace 형태 -01 기본 문자열 메서드 - 문자 상수 호출 가능한 메서드 - 정규표현식 전달 불가(무시) - 문자열 일부 치환/삭제 'abc123'.replace('123','') 'abc123'.replace('\d','')'abc123'.replace('123','')Out[8]: 'abc''abc123'.replace('\d','')Out[9]: 'abc123'..

01 multi - level index 실습 02 문자열과 정규표현식 -01 문자열과 정규표현식 -02 Series와 정규표현식01 multi - level index 실습[ 연습문제 ] 교습현황.csv 파일을 읽고데이터를 아래 형태로 변경 2016 1 2 3 ... 12 구 교습과정 교습소명 관악구 보습 바른수학교습소 pd.set_option('display.max_columns', None) df = pd.read_csv('교습현황.csv', encoding = 'cp949') df = df.drop(c..

[작업형 1유형] 2. airquality.csv 데이터는 Ozone, Solar.R, Wind, Temp, Month, Day로 이루어져 있다. Ozone, Solar.R, Temp에 대해 각 변수의 결측값의 개수를 구하고, 결측값의 개수가 가장 많은 변수에 대해 결측값을 해당 변수값들의 중앙값으로 대체하시오. 또한, 결측값의 개수가 가장 많은 변수에 대해 결측값 대체 전과 대체 후 의 평균값을 각각 출력하시오. (단, 반올림하여 소수점 둘째 자리까지 출력하시오.)df.head()Out[678]: Unnamed: 0 Ozone Solar.R Wind Temp Month Day0 1 41.0 190.0 7.4 67 5 11 ..

01 빈도수 / 유일값 확인 -01 빈도수 확인 -02 유일값 02 중복값 처리 (unique / duplicated / drop_duplicates) -01 unique -02 duplicated 03 shift (데이터의 이동) -01 이전값 가져오기 -02 이후값 가져오기 -03 컬럼의 이동 -04 그룹별 이동 04 multi - level index -01 생성 -02 색인 -03 연산 05 multi - level index의 처리 -01 drop -02 sort_index -03 swaplevel01 빈도수 / 유일값 확인 -01 빈도수 확인 1) groupby + count 2) value_counts 메서드emp.value_counts?Signature:emp.value_counts( ..

# 작업형 1유형 1. nationalgas.csv 데이터는 year(연도), country(국가), gas(가스 소비량)로 구성되어 있다. 다음 문제들의 결과를 출력하시오. (단, 출력값은 반올림하여 소숫점 둘째 자리까지 출력한다.) import pandas as pd df = pd.read_csv('nationalgas.csv', encoding = 'cp949')df.head()Out[45]: year country gas0 2001 대한민국 111 2001 브라질 352 2001 스위스 113 2001 이탈리아 244 2001 인도 30 (1) 연도, 국가별 에너지 소비량을 구한 후, 연도별 에너지 소비량이 가장 많은 나라와 연도..

01 논리연산자 / 포함연산자 -01 스칼라 -02 여러 개의 논리값에 대한 논리연산자 -03 포함연산자(df.isin) 02 pandas index (index/columns) 설정 -01 index 확인/변경 -02 특정 index 이름 변경(df.rename) -03 각 index의 이름 변경 -04 특정 index 삭제 03 pandas 정렬 -01 index 정렬 -02 DataFrame 정렬 (값 정렬) 04 벡터화 내장된 문자열 메서드 -01 대소치환 -02 문자열 추출 (문자열 색인) -03 문자열 분리 -04 문자열 추출 -05 문자열 길이 -06 문자열 포함 횟수 -07 문자열 포함 여부 -08 문자열 결합 -09 문자열 반복 -10 문자열 삽입 05 idxmax / idxmin01 논..

1. bigmart_train.csv 파일을 읽고df = pd.read_csv('bigmart_train.csv')df.info()df.info()['Non-Null Count']RangeIndex: 8523 entries, 0 to 8522Data columns (total 12 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Item_Identifier 8523 non-null object 1 Item_Weight 7060 non-null float64 2 Item_F..