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파이썬78

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.
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.
히스토그램(histogram)의 옵션(키워드인자) 상세사항 - matplotlib(18) 파이썬 버전 3.7 기준matplotlib 버전 3.1.0 기준 히스토그램(histogram)의 키워드 인자 상세사항 본 포스팅에서는 hist()함수 입력 키워드인자에 대한 상세 설명를 다룬다.산포그래프의 기초적인 작섭법은 선행포스팅(링크)를 참고하도록 한다. hist(x, bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None, *, data=None, **kwargs) 막대그래프(his.. 2019. 5. 21.
파이썬에서 히스토그램(histogram)의 작성법 - matplotlib(17) 파이썬 버전 3.7 기준matplotlib 버전 3.1.0 기준 파이썬에서 히스토그램(histogram)의 작성법 본 포스팅에서는 hist()함수의 작성법에 대한 설명과 히스토그램(histogram)을 직접 작성하는 예제를 다뤄보도록 한다.히스토그램의 입력 인자에 대한 상세 설명은 뒷포스팅(링크)를 참고하도록한다. 먼저 히스토그램을 간단히 설명하면,도수 분포의 상태를 막대 모양으로 표현한 그래프이다. 히스토그램(histogram)의 작성 방법 히스토그램의 단순한 작성 형식먼저 단순하게 히스토그램의 작성형식을 설명하자면 아래와 같다. 작성 형식)# 하나의 데이터세트를 입력할 경우(n, bins, patches)=hist(x, bins=None, density=None, weights=None, cumula.. 2019. 5. 20.
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