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Python88

[Python] Pandas 데이터 프레임, 리스트로 변경하기 to_frame(), to_list() 📝파이썬 판다스 시리즈(1차원데이터)를 데이터프레임, 리스트로 변경하기 to_frame() : 변수 데이터값을 데이터 프레임으로 만들어준다 >>> 시리즈를 저장한 변수.to_frame() >>> df['컬럼'].value_counts().to_frame() to_list() : 변수 데이터값을 리스트로 만들어준다 >>> 시리즈를 저장한 변수.to_list() 2022. 11. 30.
[Python] Pandas DataFrame 컬럼 원하는 문자열 가져오기(문자열 슬라이싱) 📝파이썬 판다스 데이터프레임 문자열 슬라이싱 df['컬럼'].str[ ] : 해당 컬럼의 원하는 문자열을 슬라이싱한다 # 해당 컬럼의 원하는 문자열만 가져올 수 있다(슬라이싱) >>> df['컬럼명'].str[:-2+1] 결과값 : 중부서 > 중부 >>> '서울' + df['관서명'].str[:-2+1] + '경찰서' 결과값 : 중부서 > 서울중부경찰서 2022. 11. 30.
[Python] Pandas DataFrame 차트 만들기 plot() 📝파이썬 판다스 데이터프레임 차트 만들기 df. plot() : x축에 인덱스를 셋팅하고 y축에는 모든 컬럼의 데이터를 셋팅한 차트를 만들어준다 # 모든 컬럼을 차트로 만들기 >>> df.plot() # 특정 컬럼을 차트로 만들기 >>> df['컬럼'].plot() # 파라미터에 kind= 'bar' 입력시 bar모양 차트가 생성 >>> df['컬럼'].plot(kind= 'bar') # h를 추가 입력시 y축을 기준으로 차트 생성 >>> df['컬럼'].plot(kind= 'barh') 2022. 11. 29.
[Python] Pandas xls 파일 불러오기 pd.read_excel() 📝파이썬 판다스 xls 파일 불러오기 pd.read_excel('xls파일명') : xls파일 불러오기 ※ header= a a행 부터 가져온다 usecols= 'B, D, G, J, N' 해당 열만 가져온다 >>> pd.read_excel('xls파일', header= a, usecols= 'B, D, G, J, N') # header= a a행 부터 가져온다 # usecols= 'B, D, G, J, N' 해당 열만 가져온다 2022. 11. 29.
[Python] Matplotlib 관계 나타내는 차트 만들기(히트맵) plt.hist2d, sb.heatmap 파이썬 히트맵 차트 만들기 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sb plt.hist2d() : 컬럼간의 관계(비례관계, 반비례관계, 아무관계없음)를 데이터가 많고 적음을 표시할 수 있도록 히트맵(Heat Maps)으로 시각화한 차트를 만들어준다 # hist2d 차트 만들기 >>> plt.hist2d(data= df, x= '컬럼1', y= '컬럼2') >>> plt.hist2d(data= df, x= '컬럼1', y= '컬럼2', cmin= 0.5, cmap= 'viridis_r', bins= 20) # cmin= 0.5 입력시 데이터 없는 부분은 표현되.. 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 관계 나타내는 차트 만들기 plt.scatter(), sb.regplot(), sb.pairplot() 파이썬 컬럼간의 관계 나타내는 차트 만들기 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sb plt.scatter() : 컬럼간의 관계(비례관계, 반비례관계, 아무관계없음)를 나타내는 차트 만들어준다 # 관계를 나타낼 컬럼 입력 >>> plt.scatter(data= df, x= '컬럼1', y= '컬럼2') sb.regplot() : 컬럼간의 관계(비례관계, 반비례관계, 아무관계없음)를 나타내는 차트 만들어준다 ※ plt.scatter()와 비슷하지만 다른점은 차트에 선이 생긴다 # 관계를 나타낼 컬럼 입력 >>> sb.regplot(data= df, x= '컬.. 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 하나의 차트 영역에 여러개 차트 넣기, 크기 조절하기 plt.subplot(), plt.figure 파이썬 하나의 차트 영역에 여러개 차트 넣기, 차트 크기 조절하기 plt.subplot() : 하나의 차트 영역에 여러개의 차트를 넣어준다 plt.figure() : 차트의 크기를 입력값대로 조절해준다 >>> plt.subplot(행, 열, 순서) >>> plt.figure(figsize=(가로값, 세로값)) 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 구간별 갯수 세는 차트 만들기 plt.hist() 파이썬 구간별로 갯수를 세는 히스토그램차트 만들기 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sb plt.hist() : 구간을 설정하여 해당 구간에 포함되는 데이터가 몇개인지(갯수) 세는 차트(히스토그램)를 만들어준다 ※ 구간 : 빈(bin)이라고 부른다 # 히스토그램 만들기 >>> plt.hist(data= df, x= '컬럼') # 빈(bin) 디폴트값은 10이다 >>> plt.hist(data=df, x= '컬럼', rwidth= , bins= ) # rwidth= 차트 막대간의 간격값 입력 # bins= 구간 갯수 입력 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 차트 제목, 축 이름, 범례 만들기 plt.title(), plt.legend() 파이썬 차트 제목, 축 이름, 범례 만들기 plt.title('제목입력') : 입력한 값으로 차트의 제목을 만들어준다 plt.legend() : 차트의 범례를 만들어준다 ※ 직접 값을 입력하면 순서대로 변경된다 # 차트 제목 만들기 plt.title('제목입력') # 차트 범례 만들기 plt.legend() # 범례에 다른 값 입력하고 싶으면 순서대로 입력 plt.legend(['id 5', 'id 1', 'id 3', 'id 4', … ]) plt.xlabel() : x축의 축이름을 만들어준다 plt.ylabel() : y축의 축이름을 만들어준다 >>> plt.xlabel('x축 이름') >>> plt.ylabel('y축 이름') 아래 코드 입력시 한글입력 가능 import numpy as np imp.. 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 퍼센트로 비교하는 차트 만들기 plt.pie() 파이썬 퍼센트(%)로 비교하는 파이차트 만들기 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sb plt.pie() : 입력한 값으로 원형 차트를 만들어준다 ※ 파이 차트는 데이터 프레임으로 바로 만들 수 없기에 가공을 먼저 해준다 # 데이터 프레임의 차트화 할 컬럼의 벨류 카운터를 가져와서 입력 >>> df2 = df['컬럼'].value_counts() # 기본 차트 만들기는 df값만 입력 >>> plt.pie(df2) >>> plt.pie(df2, labels= , autopct= '%.0f', startangle= , wedgeprops= {'width' :.. 2022. 11. 28.

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