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파이썬으로 그래프 그리기(matplotlib / seaborn) 파이썬에서 그래프를 그리는 작업은 데이터 시각화에 매우 중요합니다. 데이터 시각화는 데이터를 이해하고 분석하는 데 도움이 되며, matplotlib과 seaborn과 같은 라이브러리를 사용하여 쉽게 수행할 수 있습니다. 이들 라이브러리를 사용하여 다양한 유형의 그래프를 그릴 수 있습니다. 아래는 간단한 예제 코드와 설명입니다: matplotlib을 사용한 그래프 그리기: import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 생성 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] # 선 그래프 그리기 plt.plot(x, y) plt.xlabel('X 축') plt.ylabel('Y 축') plt.title('선 그래프') plt.show() seaborn을 사용한 그.. 2024. 4. 19.
DataFrame, Series slicing 차이 비교 DataFrame 슬라이싱: DataFrame은 표 형식의 데이터 구조로, 행과 열이 있는 2차원 데이터를 나타냅니다. DataFrame을 슬라이싱하는 방법은 다음과 같습니다: df.iloc[행범위, 열범위] iloc[]: 위치 기반 인덱싱을 사용하여 행과 열을 선택합니다. 행범위: 특정 행 범위를 선택합니다. 예를 들어, 0부터 3까지의 행을 선택하려면 0:4로 지정합니다. 열범위: 특정 열 범위를 선택합니다. 열을 선택할 때도 0:4와 같은 방식으로 인덱스를 지정합니다. import pandas as pd # 예제 DataFrame 생성 data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]} df = pd.Data.. 2024. 4. 19.
PYTHON 데이터 읽기, 데이터 쓰기 (csv, excel , sql, html, json) 판다스(Pandas)는 다양한 형식의 데이터를 읽고 쓸 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 여러 소스에서 데이터를 쉽게 불러오고, 분석 후 결과를 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다. 데이터 읽기 1. CSV 파일 읽기 - `pd.read_csv()`: CSV(Comma-Separated Values) 파일을 DataFrame으로 읽어옵니다. - 예시: `df = pd.read_csv('filename.csv')` 2. Excel 파일 읽기 - `pd.read_excel()`: Excel 파일을 DataFrame으로 읽어옵니다. 추가 패키지인 `openpyxl`이나 `xlrd`가 필요합니다. - 예시: `df = pd.read_excel('filename.xlsx')` 3. SQL 데.. 2024. 3. 28.
PYTHON 판다스(Pandas) 라이브러리의 DataFrame(slice, rambda 기능) 판다스(Pandas) 라이브러리의 DataFrame에서 슬라이싱(slicing)은 특정 행이나 열을 선택하는 과정을 말합니다. 슬라이싱을 사용하면 큰 데이터셋에서 필요한 부분만 추출할 수 있어 데이터 분석이 훨씬 편리해집니다. 슬라이싱에는 주로 두 가지 방법이 사용됩니다: 위치 기반 인덱싱과 레이블 기반 인덱싱입니다. 1. slice 1. 위치 기반 인덱싱 (Position-based indexing) - `.iloc[]` 사용 - `iloc[]`는 위치 기반 인덱싱을 위해 사용되며, 정수 인덱스를 사용해 데이터를 선택합니다. - 예를 들어, `df.iloc[0:5, 0:2]`는 처음 5행과 처음 두 열을 선택합니다. 2. 레이블 기반 인덱싱 (Label-based indexing) - `.loc[]` .. 2024. 3. 27.