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[Python] Streamlit 위젯 만들기 button, radio, checkbox, selectbox, multiselect, slider, expander 📝Python Streamlit 위젯 만들기(UI함수 사용) 버튼 button 라디오 버튼 radio 체크박스 checkbox 셀렉트박스 selectbox 다중선택박스 multiselect 슬라이더 slider 익스펜더 expander import streamlit as st import pandas as pd 버튼 button def main() : df = pd.read_csv('streamlit_data/iris.csv') # 버튼을 클릭하면 데이터프레임이 보이도록 만들기 if st.button('데이터프레임 보기') : st.dataframe(df) 라디오 버튼 radio def main() : status = st.radio('정렬을 선택하세요', ['오름차순 정렬','내림차순 정렬']) if .. 2022. 12. 12.
[Python] Streamlit 웹 화면에 DataFrame 보여주기 📝Python Streamlit 웹 화면에 DataFrame 보여주기 # 판다스의 데이터프레임을 웹화면으로 보여주는 방법 import streamlit as st import pandas as pd def main() : st.title('아이리스 꽃 데이터') df = pd.read_csv('streamlit_data/iris.csv') st.dataframe(df) species = df['species'].unique() st.text('아이리스 꽃은 ' + species + '으로 되어있다.') if __name__ == '__main__' : main() 실행 결과 ↓ 2022. 12. 12.
[Python] Streamlit 제목, 텍스트 설정 📝Python Streamlit 제목, 텍스트 설정하기 import streamlit as st def main() : st.title('웹 대시보드') # 터미널에 표시하고 싶을때는 프린트함수 이용 print('웹 대시보드') st.text('웹 대시보드 개발하기') # st.write도 가능 st.header('이 영역은 헤더 영역') st.subheader('이 영역은 서브 헤더 영역') st.success('성공했을때 메세지를 보여줄때 사용') st.warning('경고 메세지를 보여주고 싶을때') st.info('정보성 메세지를 보여주고 싶을때') st.error('문제가 발생했음을 보여주고 싶을때') if __name__ == '__main__' : main() # 파이썬의 함수들의 설명을 보.. 2022. 12. 12.
[Python] 파이썬 개발을 위한 Visual Studio Code 셋팅 방법 파이썬 개발을 위한 Visual Studio Code 셋팅 방법 구글에 Visual Studio Code 검색해 공식 홈페이지(https://code.visualstudio.com/)에서 다운로드 사각형모양의 확장기능 버튼 클릭해서 python 검색후 install(설치)한 후 사용한다 2022. 12. 12.
[Python] Streamlit 설치, 실행 📝Python Streamlit 설치 하는 방법 스트림릿이란 python으로 데이터 분석을 위한 웹/앱을 쉽게 만들어주는 라이브러리이다 설치 방법 공식사이트(https://streamlit.io/) 접속해 인스톨 카피 후 아나콘다 프롬프트에 입력해 설치 후 사용 pip install streamlit 설치가 잘 되었는지 확인하기 위해 Visual Studio Code에 새파일을 만들어 코드를 작성 후 저장하고 # 스트림릿 라이브러리를 사용하기 위한 임포트문 작성 import streamlit as st # 웹 대시보드 프레임워크인 스트림릿은 main 함수가 있어야한다 def main() : st.title('HELLO') st.title('개발 프로젝트') if __name__ == '__main__' .. 2022. 12. 12.
[Python] Matplotlib 상관계수 구하기 corr() 파이썬 Matplotlib 상관계수 구하기 상관계수는 -1부터 1까지의 값을 갖는다 1일 때 완벽한 양의 상관관계가 되고, -1일 때 완벽한 음의 상관관계가 된다 0이라면 별다른 상관관계가 없음을 의미한다 .corr() : 상관계수 구하기 # 데이터 프레임의 전체 상관계수 구하기 >>> df.corr() # 두 컬럼간의 상관계수 구하기 >>> df[['컬럼1','컬럼2']].corr() 구한 상관계수를 보기 편하게 히트맵으로 만들기 df_corr = df[['컬럼1', '컬럼2', '컬럼3', '컬럼4']].corr() sb.heatmap(data= df_corr, annot=True, fmt='.1f', cmap= 'coolwarm', linewidths= 0.7, vmin= -1, vmax= 1) p.. 2022. 12. 2.
[Python] Library googlemaps(구글맵) 📝파이썬 구글맵라이브러리 구글맵 라이브러리 설치 방법 2가지 > conda install googlemaps > pip install(파이썬 공식라이브러리 설치프로그램) googlemaps >>> import googlemaps >>> gmaps_key = " " # 구글맵 key를 입력 >>> gmaps = googlemaps.Client(key=gmaps_key) # 변수에 저장해서 사용 >>> gmaps.geocode('지도에서 검색할 곳 입력', language='ko') # language='ko' 한국어 결과의 구조를 파악해서 원하는 값을 데이터 엑세스해서 활용 (google에 json online editor 검색 https://jsoneditoronline.org/#right=local.c.. 2022. 12. 2.
[Python] Pandas 파이썬의 날짜형식 데이터 만들기 pd.date_range() 📝파이썬 판다스 파이썬의 날짜형식 데이터 만들기 pd.date_range('시작날짜', '종료날짜') : 시작 날짜와 종료날짜를 셋팅하면 날짜를 채워준다 # 시작 날짜와 종료날짜를 셋팅하면 1일 단위로 생성 >>> pd.date_range('2022-11-30', '2023-01-01') # 시간까지 입력가능(단위 지정 안할시 시작날짜 시간으로 1일 단위로 생성) >>> pd.date_range('2022-11-30 09:00', '2023-01-01 11:00') # 원하는 단위로 생성할시 freq= 입력 >>> pd.date_range('2022-11-30 09:00', '2023-01-01 11:00', freq= 'H') # 1시간 단위로 생성 2022. 11. 30.
[Python] Pandas 문자열 날짜형식으로 변환하기 pd.to_datetime() 📝파이썬 판다스 문자열 데이터 파이썬의 날짜형식으로 변환하기 pd.to_datetime : 문자열로 되어있는 날짜를 파이썬의 날짜형식으로 변환한다 # 문자열 리스트 파이썬의 날짜형식으로 변환하기 >>> pd.to_datetime(날짜 리스트 변수) # 데이터프레임 문자열 날짜 컬럼 파이썬의 날짜형식으로 변환하기 >>> pd.to_datetime(df['컬럼']) >>> pd.to_datetime(df['컬럼']).dt.weekday # 요일 숫자로 출력 >>> pd.to_datetime(df['컬럼']).dt.strftime('%a') # 요일 영문 3글자로 출력 2022. 11. 30.
[Python] Pandas DataFrame 피벗테이블 pd.pivot_table() 📝파이썬 판다스 데이터프레임 피벗테이블 만들기 피봇팅 한다 = 컬럼의 값을 인덱스로 만들되, 인덱스를 중복제거하여 유니크(유일)하게 만드는 방법 pd.pivot_table() : 피벗테이블 생성 # 인덱스 파라미터에는 유니크하게 만들고 싶은 컬럼의 이름을 적는다 # (기본값으로 수치 데이터를 다 합쳐서 나눈 평균값으로 표시된다) >>> pd.pivot_table(df, index= ['컬럼']) >>> pd.pivot_table(df, index= ['컬럼1','컬럼2']) # 기본값이 아닌 다른 함수 지정 aggfunc= >>> pd.pivot_table(df, index= ['컬럼'], aggfunc= 함수) >>> pd.pivot_table(df, index= ['컬럼'], aggfunc= [함수,.. 2022. 11. 30.

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