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[python] matplot 그래프 그리기 유용한 꿀팁! - (1) [python] matplot 그래프 그리기 유용한 꿀팁! 여러 그래프 x, y 좌표 범위 통일하기 여러 그래프 x, y 축 맨 끝만 표시하기 그래프 마커, 색깔 설정하기 x, y 축 범위 설정하기 x, y축 글씨 숨기기(tick 없애기) 데이터 라벨링 하기 & 위치 조정하기 그래프 title 작성하기 y축에 텍스트 쓰기 축 글씨 방향 변경하기 여러 그래프간의 간격 조절하기(상하좌우) 1. 데이터 프레임 준비 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt score = {'Year' : ['2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021', '2022'], 'Mary': [90, 68, 70,.. 2022. 6. 12.
[python] matplotlib 그래프 여러 개 그리는 방법 [python] matplotlib 그래프 여러 개 그리는 방법 matplotlib 를 활용하여 한 번에 그래프를 여러 개 그리는 방법을 알아보자. 1. 라이브러리 import import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib import numpy as np # 예시로 사용할거라 import 파이썬에서 matplotlib를 import 해준다. 2. sub plot 의 size 정하기 fig, axes = plt.subplots(2, 1) #2x1 = 총 2개의 서브 피규어 생성 subplot 의 size를 (2, 1) 로 지정한 것은 두 개가 세로로 놓여져 있는 그래프 두 개를 동시에 그리겠다는 것이다. 만약 (1, 2) 라고 썼다면 가로로 놓여져 있는 그래프가 그려졌을.. 2022. 6. 6.
[python] 데이터프레임 값에 apply 로 함수 적용하는 다양한 방법 데이터프레임 값에 apply 로 함수 적용하는 다양한 방법 데이터 프레임의 값에 각 함수를 적용해야 할 때가 있다. 뭐 예를 들어서.. 각 행 별로 평균값을 계산해서 열로 만들어야 한다던지, 다 같이 +1 이 필요하다던지.. 그런 경우에 데이터 프레임에 apply를 사용해서 원하는 값에 원하는 함수를 적용할 수 있다. 1. 데이터 준비 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size = (5, )), columns=["First"]) df['Second'] = np.random.randint(10, size = (5,)) df['Third'] = np.random.randint(10, size = (5,.. 2022. 6. 1.
[python] 0 으로 채워진 데이터 프레임 만들기! - zeros 0 으로 채워진 데이터 프레임 만들기! - zeros 가끔 분석을 하다보면.. 빈 값이 아니라 0으로 일단 어떤 값이 채워져 있는 데이터 프레임이 필요한 경우가 있다. 내가 필요한 데이터 프레임의 size를 알고 있다면 numpy의 0행렬 만드는 기능을 통해 쉽게 0으로 채워진 데이터 프레임을 만들 수 있다. 1. 0 행렬 만들기 import numpy as np import pandas as pd myArr = np.zeros((7, 6)) # size를 알고 있어야 함 myArr np.zeros 는 0행렬을 만들어주는 numpy 함수이다. 7 X 6 size의 0행렬이 만들어졌음을 확인할 수 있다. 2. 데이터 프레임 만들기 df_zero = pd.DataFrame(myArr, columns = ['.. 2022. 5. 31.
[python] 데이터프레임 조건에 맞는 행 index 뽑아오기 - index 데이터프레임 조건에 맞는 행 index 뽑아오기 - index 데이터 프레임에서 조건에 맞는 행의 index를 뽑아오는 방법은 바로 .index를 붙이면 된다. 바로 전 글에서 isin을 사용해서 데이터 프레임에서 값으로 행을 추출하는 방법에 대해 설명했는데 2022.05.30 - [self.python] - [python] 데이터프레임 조건에 맞는 행 index 뽑아오기 그 바로 뒤에 .index를 붙이면 그 조건을 만족하는 행의 인덱스를 알 수 있다. 보통 이렇게 쓰는 경우는 그 조건에 부합하는 행을 삭제하기 위해서 사용하는 경우가 많은 것 같다. isin() 을 사용해서 조건에 맞는 행을 뽑아내고 바로 drop을 하면 에러가 나게 된다. drop함수 안에는 index를 써야 제대로 drop이 된다... 2022. 5. 30.
[python] isin() 사용해서 데이터 프레임에서 데이터 값으로 행 추출하는 방법 isin() 사용해서 데이터 프레임에서 데이터 값으로 행 추출하는 방법 데이터 프레임에서 데이터 값으로 그 행을 가져오는 방법은 isin 함수를 사용하는 것이다. isin 함수를 사용하지 않고 데이터 프레임 필터 기능을 사용해서 가져오는 방법도 물론 가능한데 이 경우 여러개를 가져오고 싶을때 여러번 써줘야 한다는 단점이 있다. 지정하려는 데이터가 있는 열을 index로 지정하여 가져오는 방법도 있지만, 그 데이터가 이후에 접근해야 하는 데이터라면 index에서 다시 데이터로 변환해주어야 하기 때문에 isin 함수를 사용하는 것이 편리할 것이라 생각한다. 코드로 보면 더 이해가 될 것 같다. 1. 데이터 프레임 준비 import numpy as np import pandas as pd score = {'Y.. 2022. 5. 29.
[python] 데이터 프레임 행(row) 추가하기 데이터 프레임 행(row) 추가하기 2022.05.19 - [self.python] - [python] loc , iloc 으로 행 데이터 접근하기 저번에 loc, iloc 으로 행 데이터 접근하는 방법을 공부해 봤었는데 그 때 만든 데이터 프레임을 활용해서 데이터 프레임에 행을 추가하는 방법에 대해 공부해보자. import numpy as np import pandas as pd score = {'Year' : ['2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021', '2022'], 'Mary': [90, 68, 70, 80, 92, 68, 78], 'Kate': [90, 68, 70, 80, 92, 68, 78], 'Mark': [39, 59, 60, 73, 84, 87.. 2022. 5. 22.
[python] 입력 받은 수를 이진수 변환 - 재귀함수 이용 입력 받은 수를 이진수 변환 - 재귀함수 이용 숫자를 입력받아 이진수로 변환하는 방법은 정말 여러가지가 있지만 재귀호출을 이용하여 작성해보겠다. 숫자를 이진수로 변경하려면 숫자를 2로 나눠서 나머지가 0이면 '0', 나머지가 0이 아니면 '1'을 나오는 순서대로 뒤에서부터 쓰는 것이다. 예를 들어 8을 이진수로 변경한다고 하면 8 // 2 ... 0 4 // 2 ... 0 2 // 2 ... 0 1 // 2 ... 1 되어 '1000' 이 나오게 된다. def myBinary(num) : # 이진수로 변환하는 함수 if num == 0 : # 기저조건 1 return '0' elif num == 1 : # 기저조건 2 return '1' if (num % 2 == 0) : return myBinary(n.. 2022. 5. 20.
[python] loc , iloc 으로 행 데이터 접근하기 데이터 프레임에서 loc , iloc 으로 행 데이터 접근하기 열 데이터를 접근하려면 그냥 column 명으로 접근하면 된다. 여러 column의 값을 가져오고 싶으면 원하는 column 명을 리스트 형식으로 쓰면 된다. 데이터 프레임에서 행 방향으로 데이터를 접근.. 또는 선택 하는 방법은 .loc 와 .iloc 이 있다. .loc : 인덱스 명을 적어서 참조하는 방법 .iloc : 정수 인덱스 형식으로 적어서 참조하는 방법 예시를 위해 임의의 데이터 프레임을 하나 만들어보겠다. import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns score = {'Mary': [90, 68, 70, 80, 92, 68, 78], 'Kate': [90, 68, 7.. 2022. 5. 19.
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