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Python - Pandas 여러 그래프 시각화

from turtle import bgcolor import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc df = pd.read_csv("C:/Users/Hoon/Desktop/엔코아 파이썬/데이터 시각화/auto-mpg.csv") df.columns = ['mpg','cylinders','displacement','horsepower','weight','acceleration','model year','origin','name'] df.fillna(method='ffill',inplace=True) # 한글 폰트 세팅 font_path = "./malgun.TTF"..

2022. 9. 30. 16:43
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Python - Pandas 그래프 시각화 -2

from turtle import bgcolor import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc df_move = pd.read_excel("C:/Users/Hoon/Desktop/엔코아 파이썬/데이터 시각화/시도별 전출입 인구수.xlsx") df_move.fillna(method='ffill',inplace=True) # 한글 폰트 세팅 font_path = "./malgun.TTF" font = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name() rc('font', family=font) ''' 같은 화면에..

2022. 9. 30. 14:25
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Python - Pandas 그래프 꾸미기 !

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc df_move = pd.read_excel("C:/Users/Hoon/Desktop/엔코아 파이썬/데이터 시각화/시도별 전출입 인구수.xlsx") df_move.fillna(method='ffill',inplace=True) # 한글 폰트 세팅 font_path = "./malgun.TTF" font = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name() rc('font', family=font) ''' 서울에서 다른지역으로 이동한 데이터만 추출하여 정리 (데이터프레임객체['열명']=='값'비교..

2022. 9. 30. 08:04
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Python - Pandas 그래프 시각화

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df_move = pd.read_excel("C:/Users/Hoon/Desktop/엔코아 파이썬/데이터 시각화/시도별 전출입 인구수.xlsx") df_move.fillna(method='ffill',inplace=True) ''' 서울에서 다른지역으로 이동한 데이터만 추출하여 정리 (데이터프레임객체['열명']=='값'비교 연산자 사용) ''' df_seoul =df_move[(df_move.전출지별 == '서울특별시')&(df_move.전입지별!='서울특별시')] #df_seoul 전출지별 삭제 df_seoul.drop('전출지별',axis=1,inplace=True) #df_seoul 전입지별 열 이름 전입지..

2022. 9. 27. 17:44
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Python - Pandas 데이터 파일 저장

import pandas as pd ''' CSV 파일 저장 -판다스 데이터프레임은 2차원 배열로 구조화된 데이터로 2차원 구조를 갖는 CSV파일로 변환 가능 -데이터프레임을 CSV 파일로 저장 시 to_csv()메소드 적용 -CSV 파일을 저장할 파일 경로, 파일명(확장자 포함)을 따옴표 안에 입력 c0,c1,c2,c3 0,1,4,7 1,2,5,8 2,3,6,9 ''' data = {'name':['Jerry','Riah','Paul'], 'algol':["A","A+","B"], 'basic':["C","B","B+"], 'c++':["B+","C","C+"]} data2 = {'c0':['0','1','2'], 'c1':['1','2','3'], 'c2':['4','5','6'], 'c3':['7'..

2022. 9. 27. 10:30
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Python - Pandas 데이터프레임 연산

import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns ''' 원소 3개씩 담고 있는 리스트를 5개 만든다 . 이들 5개의 리스트를 원소로 갖는 딕셔너리를 정의하고, 판다스(DataFrame()) 함수에 전달하면 5개의 열을 갖는 데이터 프레임을 만든다. 이때, 딕셔너리의 키(k)가 열 이름 (c0~c4)가 되고, 값(v)에 해당하는 각 리스트가 데이터 프레임의 열이 된다 . 행 인덱스에는 정수형 위치 인덱스(0,1,2)가 자동지정된다. ''' #열이름 c0,c1,c2,c3,c4를 key로 하고, [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12],[13,14,15] #리스트를 value로 갖는 딕셔너리 정의 list_data = {'c0'..

2022. 9. 26. 19:26