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Python17

[python] 양방향 막대 그래프 그리기 - barh 함수 사용 Python을 이용하여 양방향 막대 그래프 그리기 오늘은 알아두면 꽤 유용하게 사용할 때가 있는 막대그래프의 한 종류인 양방향 막대 그래프 그리는 법에 대해 알아보자 양방향 막대 그래프는 성별에 따른 연령별 인구 수를 나타낼 때 가장 많이 쓰인다. 그림을 보면 아 이게 양방향 그래프이구나 하고 바로 알 수 있는 익숙하지만 어떻게 그려야 할 지 방법은 잘 모르겠는 그래프를 파이썬으로 그리는 방법을 알아보자. 다음과 같은 성별과 따른 인구수 데이터가 있다고 해보자. * 데이터는 통계청에서 가져온 인구총조사 21년도 데이터이다. (연령 및 성별 인구) https://kostat.go.kr/unifSearch/search.es 통계청 통합검색 검색어''에 대한 검색 결과를 찾을 수 없습니다. 단어의 철자가 정확.. 2023. 5. 20.
[python] seaborn으로 HeatMap 그리기 - 2 (최대값/최소값, Cbar, tick, Label 조절하여 그래프 그리기) seaborn으로 HeatMap 그리기 - 2 (최대값/최소값, Cbar, tick, Label 조절하여 그래프 그리기) 지난 시간 Seaborn으로 HeatMap을 그리는 법에 대해 알아봤다면. 이번 시간은 그래프를 좀 더 깔끔하고 보기좋게 꾸미는 법에 대해 알아보겠다. [ 지난 시간 복습 ] import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns score = {'Subject' : ['A city', 'B city', 'C city', 'D city', 'E city'], 'Bus': [80, 92, 68, 78, 100], 'Subway': [90, 68, 70, 80, 88], 'car.. 2022. 12. 5.
[python] seaborn으로 HeatMap 그리기 - 1 [python] seaborn 으로 HeatMap 그리기 Heatmap은 열을 뜻하는 히트와 지도를 뜻하는 맵을 결합시킨 그래프로 3차원 데이터를 2차원의 보기 쉬운 형태로 나타낼 수 있다. 값의 크거나 낮음을 한 눈에 알아보기 쉽고, 어디에 집중되어 있는지 파악하기 쉽다. 행과 열이 되는 데이터는 보통 명목변수나 이산형 변수가 많이 쓰이고 색상으로 표현할 수 있는 데이터는 연속형도 가능하다. (* 행과 열이 연속형이라면 등고선도(contour)로 표현하는 것이 더 좋다) 1. 라이브러리 import 먼저 파이썬에서 히트맵 그래프를 그리기 위해 필요한 라이브러리를 import하고 예시로 사용할만한 임의의 데이터 프레임도 만들어 보았다. import numpy as np# 행렬 사용하기 위해서 import.. 2022. 11. 6.
[python] 데이터 프레임 전처리 - replace 이용하기 데이터 프레임 전처리 - replace 이용하기 지난 번 사용했던 데이터에서 추가로 학번을 데이터로 가지고 있는 데이터 프레임이 있다고 하자. 2022.06.21 - [self.python] - [python] 데이터 프레임 합치기 - concat, append, join 0. 데이터 프레임 준비 지난 글에서 사용했던 데이터 프레임에 학번 열을 새로 추가해서 사용해보겠다. import pandas as pd myList1 = [['Mary', 23], ['Kate', 25]] myList2 = [['Mark', 27], ['Maxi', 30]] mycol = ['Name', 'Age'] df1 = pd.DataFrame(myList1, columns = mycol) df2 = pd.DataFrame(my.. 2022. 7. 3.
[python] 숫자 데이터 자리수 맞추어 표시하기(앞에 0 채워주기) - zfill() 숫자 데이터 자리수 맞추어 표시하기(앞에 0 채워주기) - zfill() 데이터 프레임에 있는 숫자 데이터에 zfill() 함수를 적용하여 자리수를 맞춰 줄 수 있다. 예를 들어 [19, 392, 1205] 이런 데이터가 있다고 할 때 zfill()를 잘 활용하여 [0019, 0392, 1205] 로 만들어 줄 수 있다. 원하는 자리수에 따라 써줄 수 있어서 [00019, 00392, 01205] 와 같이 바꾸는것도 가능하다. 0. 데이터 프레임 준비 import numpy as np import pandas as pd score = {'Year' : ['2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021', '2022'], 'Mary': [90, 68, 70, 80, 92,.. 2022. 6. 27.
[python] 데이터 프레임 합치기 - concat, append, join 데이터 프레임 합치기 - concat, append, join 데이터 프레임끼리 합치는 방법은 여러가지가 있다. 세로로 합칠수도 있고, 가로로 합칠수도 있다. 0. 데이터 프레임 준비 import pandas as pd myList1 = [['Mary', 23], ['Kate', 25]] myList2 = [['Mark', 27], ['Maxi', 30]] mycol = ['Name', 'Age'] df1 = pd.DataFrame(myList1, columns = mycol) df2 = pd.DataFrame(myList2, columns = mycol) 이렇게 간단한 데이터 프레임 두 개를 준비해보았다. 1-1. 세로 방향으로 합치기 concat 또는 append를 사용해서 데이터 프레임 두개를 세로.. 2022. 6. 21.
[python] 데이터프레임 데이터 타입 바꾸기 데이터프레임 데이터 타입 바꾸기 데이터 프레임 내 데이터들은 astype 이라는 함수로 데이터 타입을 변경할 수 있다. 0. 데이터 프레임 준비 예시를 들기 위해 임의의 데이터 프레임을 하나 만들어보았다. import numpy as np import pandas as pd score = {'Date' : [2016.03, 2017.03, 2018.03, 2019.03, 2020.03, 2021.03, 2022.03], 'Mary': [90, 68, 70, 80, 92, 68, 78], 'Kate': [90, 68, 70, 80, 92, 68, 78], 'Mark': [39, 59, 60, 73, 84, 87, 92], 'Maxi': [83, 92, 71, 56, 79, 93, 85]} df = pd.D.. 2022. 6. 20.
[python] matplot 그래프 그리기 유용한 꿀팁! - (2) [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) - 이전 글에서... 2022.06.12 - [self.python] - [python] matplot 그래프 그리기 유용한 꿀팁! - (1) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt score = {'Year' : ['2016', '20.. 2022. 6. 13.
[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] 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.
[파이썬] 제일 큰 자리수 구하기 - 문자열 인덱싱 파이썬으로 제일 큰 자릿수 구하기 사용자로부터 숫자를 하나 입력 받고 그 숫자의 제일 큰 자릿수 구하는 것은 간단하게 쓸 수 있다. 예를 들어, 309 라는 숫자를 입력받으면 3을 출력하고 210 라는 숫자를 입력받으면 2를 출력하고 10298392849 라는 숫자를 입력받으면 1을 출력하는 것이다. num = input() fst = int(num[0]) print(fst) # 210 을 입력하면 2 가 출력이 됨 먼저 숫자를 입력 받기 위해 input() 함수를 사용한다. 보통 input()을 사용하면 str 타입으로 입력을 받아와서 숫자를 받아오는 경우 int(input()) 을 해주지만 맨 앞자리 숫자를 가져오려면 str 타입인 것이 편해서 input() 으로 입력을 받았다. 문자열의 경우 인덱스.. 2022. 5. 9.
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