Ming's blog

안녕하세요! 데이터 분석을 할 때, 특정 조건을 기준으로 데이터를 정렬하는 일이 종종 있습니다. 저같은 경우에는 행 기준으로 정렬은 익숙하였지만 열 기준 정렬은 조금 생소하였습니다. 그래서 오늘은 데이터를 특정 열 기준, 열 이름 기준으로 정렬하는 방법을 알아보고자 합니다. '알아두면 유용한 파이썬 문법' 두 번째는 데이터 정렬하는 방법입니다. 데이터는 지난번과 마찬가지로 seaborn의 내장 데이터인 car_crashes 를 사용하도록 하겠습니다. cra_crashes 데이터는 아래와 같은 구조로 이루어져 있습니다. import seaborn as sns car=sns.load_dataset('car_crashes') car.head() 먼저, car_crashes 데이터를 'abbrev' 열을 기준으..

안녕하세요! 회사에서 데이터 분석 업무를 진행하면서 검색했던 문법을 계속해서 반복적으로 검색하는 저를 발견할 수 있었습니다. 그래서 오늘부터는 제가 분석을 하며 자주 검색했던 알아두면 유용한 문법들을 정리하려고 합니다. '알아두면 유용한 파이썬 문법' 첫 번째는 특정 문자가 포함된 열만 가져오는 방법입니다. 데이터는 seaborn의 내장 데이터 중, car_crashes 를 사용하도록 하겠습니다. cra_crashes 데이터는 아래와 같은 구조로 이루어져 있습니다. import seaborn as sns car=sns.load_dataset('car_crashes') car.head() 여러 개의 열 중에서 열 이름에 'ins' 문자가 포함되어 있는 열을 가져오고자 합니다. filter 함수를 이용하면 ..

jupyter notebook에서 데이터를 불러올때, 행과 열이 많은 경우, 중간 부분이 생략되어서 나오는 경우가 많습니다. 이때, 모든 행과 열을 보고 싶은 경우가 있을 때, 이를 해결할수 있는 방법에 대해 포스팅 하겠습니다. sckit-learn 패키지에 내장되어 있는 dataset 중, load_breast_cancer dataset을 이용해보겠습니다. 다음 코드로 데이터를 출력하면 아래와 같은 형태로 행의 일부와 열의 일부가 출력됩니다. from sklearn import datasets import pandas as pd breast_cancer_data = pd.DataFrame(datasets.load_breast_cancer().data) breast_cancer_data.columns =..

오늘은 jupyter notebook에서 발생하는 plotly 패키지 오류해결 방법에 대해 포스팅 하겠습니다. plotly 오프라인 모드를 통해 그래프를 그리다 보면 코드는 실행이 되었지만 그래프가 출력되지 않는 오류를 종종 경험하게 됩니다. 이를 해결하는 방법을 소개하려고 합니다. 아래 그림과 같이 코드는 실행이 되었지만 하얀 화면만 출력될 뿐, 그래프는 그려지지 않습니다. 이는 notebook이 오프라인 모드로 설정이 되어있지 않아 발생하는 문제입니다. # 필요한 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import plotly.offline as pyo import plotly.graph_objs as go # 그래프 그리기 df = pd.DataFr..

1. Nbextension이란? 주피터 노트북에 다양한 확장기능을 제공하는 프로그램입니다. 2. 설치하기 아나콘다 터미널에 아래의 코드를 입력하여 Nbextension을 설치합니다. pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install 3. 실행 방법 터미널에 설치 후, 주피터 노트북을 재 실행하면 아래와 같이 Nbextentions 탭이 나오는 것을 알 수 있습니다. Nbextensions 탭을 누르면 아래와 같은 화면이 나오는데 원하는 기능들을 체크하여 사용하시면 됩니다. 4. 유용한 기능 여러가지 기능들 중, 제가 많이 사용하는 몇가지 기능들을 소개해 드리려고 합니다. 1) ExecuteTime 코드의 실행시간..

데이터 프레임 만들기 판다스 패키지를 이용해서 간단하게 데이터 프레임 만들기 df = pd.DataFrame(data={'첫번째 열이름':['A','B','C',...],'두번째 열이름':['1','2','3',...],...}) import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame({'ID':['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10'],'score':['80','76','65','67','69','90','84','83','46','76'],'color':['RED','BLUE','RED','YELLOW','PINK','BROWN','RED','GREEN','GREEN','WHITE']}) data ID score colo..

1. 파일 다루기 1) 파일 열기/닫기 file = open('data.txt') #열기 content = file.read() #읽기 file.close() #닫기 2) 파일 자동으로 닫기 with open('data.txt') as file: content=file.read() # 자동으로 닫힘 print(content) >>> Hello My name is Min 3) 줄 단위로 읽기 contents=[] with open('data.txt') as file: for line in file: contents.append(line.strip()) #앞 뒤 공백 제거 print(contents) >>>['Hello', 'My name is Min'] 4) 파일의 모드 # 쓰기 모드로 파일 열기 with..

1. 객체지향 프로그래밍 - 프로그램이 객체와 객체의 상호작용이라면? - 객체(Object) : 성질과 할 수 있는 행동이 담긴 자료 2. 클래스와 인스턴스 (1) 클래스(Class) - 객체를 만들 수 있는 틀 1) 클래스 생성 class 클래스이름: 2) 필드(field) - 객체가 가지고있는 성질 = 변수 3) 메서드(method) - 객체가 할 수 있는 행동 = 함수 4) self - 메서드라면 가져야하는 첫 번째 매개변수 Q : 왜 self가 필요할까요? A : self는 객체 자신을 의미하며, 메서드가 호출될 때 self 자리에 객체 자신을 인자에 넣습니다. class Friend: #친구라는 클래스 생성 name='' #이름 #필드 생성 age=0 #나이 def activity(self):#..