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Python117

DataFrame 생성, 설명, 소개, 옵션 - pandas(4) 파이썬 버전 3.7 기준pandas 버전 0.25.1 기준 DataFrame의 소개와 생성법 본 포스팅에서는 pandas에서의 DataFrame이 소개, 설명, 특징 및 작성법을 다룬다. Pandas에서 DataFrame란? DataFrame은 2차원 테이블 데이터 구조를 가지는 자료형이다. 그리고 Series와 함께 pandas의 주요 데이터 유형 중 하나이다. Series 객체를 딕셔너리처럼 모아둔 컨테이너(container)라고 봐도 된다. ○ Series 객체를 모아둔 자료구조라 생각하면 이해하기 편하다. ○ 스프레트시트나 SQL 테이블이라고 생각해도 무방하다. DataFrame의 특징Pandas의 DataFrame은 몇 가지 특징을 가지는데 다음과 같다. ○ DataFrame의 크기가 변경 가능.. 2019. 10. 9.
Series의 상세특징 - pandas(3) 파이썬 버전 3.7 기준pandas 버전 0.25.1 기준 Series의 상세특징 본 포스팅에서는 Series의 특징에 대해 좀더 자세히 알아보려 한다. ● Series는 ndarray와 유사한 특성(ndarray-like) ● Series는 딕셔너리와 유사한 특성 ● 벡터화된 연산과 Series에서의 레이블 정렬 ● name 어트리뷰트의 존재 Series와 관련된 내용을 다루는 포스팅은 다음과 같으므로 필요하면 참고하자.Series의 소개와 생성법 - pandas(2) Series의 ndarray와 유사한 특성(ndarray-like)Series는 ndarray와 상당히 유사하게 작동하며, 대부분의 Numpy 함수의 입력변수로 유효하게 적용할 수 있다.또한, Series는 대부분의 ndarray에 지원.. 2019. 10. 7.
Series의 생성, 설명, 소개, 옵션 - pandas(2) 파이썬 버전 3.7 기준pandas 버전 0.25.1 기준 Series의 설명과 생성법 본 포스팅에서는 pandas에서의 Series에 대한 소개, 설명, 특징과 작성법에 대해서 다룬다. Series와 DataFrame에 관련된 내용을 다루는 포스팅은 다음과 같으므로 필요하면 참고하자.Series의 상세특징 - pandas(3)DataFrame의 소개와 생성법 - pandas(4)DataFrame의 생성(from_dict, from_record) - pandas(5) Pandas에서 Series란? Series는 어떤 데이터 타입이든 보유할 수 있는 레이블(label)링된 1차원 배열이다. ○ 정수, 문자열, float, 파이썬 객체, 기타 등등을 포함한다. ○ 인덱스는 시계열(Time series)도 .. 2019. 10. 6.
pandas의 개요 - pandas(1) 파이썬 버전 3.7 기준pandas 버전 0.24.2 기준 pandas의 개요 이 포스팅에서는 pandas의 개요에 대해 다룬다. pandas의 개요 pandas는 데이터 파이썬 데이터 패키지 중 하나이며, 빠르고, 유연하며 데이터의 구조를 잘 보여준다. 또한 pandas를 사용한다면 상관관계가 있거나 라벨링된 데이터를 매우 쉽고 직관적으로 다룰 수 있다.pandas는 파이썬에서 실용적이고 실제적인 데이터 분석을 수행하기 위한 핵심적인 고수준 구조블록(fundamental high-level building block)을 목표로 한다. 추가적으로 pandas는 어떤 언어에서도 이용가능한 가장 강력하고 유연한 오픈소스 데이터분석 및 조작 도구가 되는 것을 목표로 한다. pandas로 처리할 수 있는 데이터.. 2019. 6. 7.
figure함수의 옵션(키워드 인자 상세사항) - matplotlib(24) 파이썬 버전 3.7 기준matplotlib 버전 3.1.0 기준 figure함수의 키워드 인자 상세사항 본 포스팅에서는 figure() 함수의 입력 키워드인자에 대한 상세 설명를 다룬다.서브플롯의 기초적인 작성법은 선행포스팅(링크)를 참고하도록 한다. figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=, clear=False, **kwargs) 이 함수는 Figure를 생성 및 편집 할 수 있게 해준다. num입력 형태: int, str 설명선택적으로 입력이 가능하다.입력 형태에 따라 거동이 변화하며, 크게 입력되지 않을 경우와 정수(int)가 입력되는 경우, 그리고 문자열(st.. 2019. 6. 4.
파이썬 figure함수의 사용법(생성, 선택, 편집) - matplotlib(23) 파이썬 버전 3.7 기준matplotlib 버전 3.1.0 기준 파이썬 figure함수의 사용법 본 포스팅에서는 figure()함수의 사용법과 간단한 예제를 다뤄보고자 한다.figure()함수의 자세한 키워드 인자에 대한 설명은 다음포스팅(링크)를 참고하도록 한다. figure의 생성 및 선택 방법 figure() 함수는 matplotlib에서 figure를 만들고 편집할 수 있게 만들어주는 함수이다. figure의 작성 방법먼저 figure() 함수의 주요 인자에 대한 작성 형식은 다음과 같다. figure()의 작성 형식)fig=figure(num=figure number, figsize=(x,y))fig=figure(figure number, (x,y))fig=figure() 첫번째 줄과 같이 키워.. 2019. 6. 3.
서브플롯(subplot)과 tight_layout() 옵션(키워드인자) 상세사항 - matplotlib(22) 파이썬 버전 3.7 기준matplotlib 버전 3.1.0 기준 서브플롯(subplot)의 키워드 인자 상세사항 본 포스팅에서는 subplot() 함수 및 tight_layout() 함수의 입력 키워드인자에 대한 상세 설명를 다룬다.서브플롯의 기초적인 작성법은 선행포스팅(링크)를 참고하도록 한다. subplot(*args, **kwargs) 이 함수는 Figure에 나뉜 영역 중 서브플롯(subplot)을 추가해주는 함수이다. *args입력 형태: int 설명3자리수의 정수(pos)나 3개의 분리된 정수(nrows, ncols, index)를 입력 받는다.입력되는 정수는 plot의 좌표를 나타내며, 두 방식 모두 동일하게 아래와 같이 좌표가 입력된다. - 첫번째 정수 : nrows, subplot의 행의.. 2019. 6. 2.
여러개의 그래프의 작성(subplot)과 tight_layout - matplotlib(21) 파이썬 버전 3.7 기준matplotlib 버전 3.1.0 기준 다수의 플롯의 작성(subplot)과 tight_layout() 본 포스팅에서는 subplot()함수의 작성법에 대한 설명과 서브플롯(subplot)을 통해 하나의 Figure에 여러 개의 플롯을 직접 작성해보는 예제를 다뤄보도록 한다.subplot()함수 및 tight_layout()함수의 입력 키워드 인자에 대한 상세 설명은 뒷포스팅(링크)를 참고하도록한다. subplot의 작성 방법 subplot()의 단순한 작성 형식subplot의 단순한 작성형식을 설명하자면 다음과 같다. subplot()의 작성 형식)# ①번 방식 axes=subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) # ②번 방식axes=subplot(p.. 2019. 6. 1.
막대그래프(bar chart, 바차트)의 옵션(키워드인자) 상세사항 - matplotlib(20) 파이썬 버전 3.7 기준matplotlib 버전 3.1.0 기준 막대그래프(bar chart, 바차트)의 작성법 본 포스팅에서는 bar()함수 입력 키워드인자에 대한 상세 설명를 다룬다.산포그래프의 기초적인 작섭법은 선행포스팅(링크)를 참고하도록 한다. bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs) 이 함수는 막대그래프(bar graph)를 생성한다. 입력된 x위치에 막대(bar)가 형성되게 된다.막대의 치수는 width와 height에 의해 설정할 수 있다.수직상의 베이스라인은 bottom에 의해 설정 가능하다. (기본값은 0이다.) 각각의 x, height, width, bottom에 스칼라값 하나만 입력되.. 2019. 5. 25.
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