jeonieee 님의 블로그

- 드라이브 마운트 하기from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive/') - 파일 불러오기df = pd.read_csv("/파일경로) 1. 데이터 불러오기Python 라이브러리를 활용하여, 구글 드라이브의 CSV 파일을 DataFrame으로 읽어오는 코드를 작성해주세요.테이블의 행과 열 개수를 확인해주세요. 행과 열 개수 세기 : .shape = 행과 열. 각자로는 ([0] : 행, [1] : 열)테이블의 처음 5줄을 확인해주세요.처음 5줄 : .head()import pandas as pddf = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/colab notebook/flight_data_homework.csv")df.sha..

- 데이터 시각화Matplotlib : 시각화를 위한 라이브러리import matplotlib.pyplot as plt# 데이터 생성x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]# 선 그래프 그리기plt.plot(x, y)plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.title('Example Plot')plt.show()pandas의 plot() 메서드는 DataFrame 객체에서 데이터를 시각화하는데 사용됩니다. 예를 들어, 선 그래프를 그리기 위해서는 plot() 메서드를 호출하고 x와 y 인수에 각각 x축, y축에 해당하는 열을 지정import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 샘플 데이터프레임..

Pandas 불러오기DataFrame = 표 형태index : 각 아이템을 특정할 수 있는 고유의 값 (엑셀에서는 좌측 열순서로 생각하면됨)columns : 하나의 속성을 가진 데이터 집합Series = 하나의 속성을 가진 데이터 집합 (= DataFrame 표에서 열 1줄이라고 생각하면 쉬움)value + index대용량 데이터 처리가 가능 : Pandas는 데이터를 메모리에 로드하고, 다양한 연산을 빠른 처리가 가능하며 대용량 데이터를 처리하는데 최적화되어 있습니다.데이터 조작 기능 : 데이터 정렬, 필터링, 집계, 결측값 처리 등 데이터를 쉽게 가공할 수 있음데이터 시각화 기능 제공 : Matplotlib, Seaborn , … , etc데이터를 구조화하여 분석할 수 있음 : DataFrame이라는..

라이브러리 호출하기import pandas as pd (pandas 는 6 글자라서 pd 로 줄여 명령)import numpy as npimport timefrom matplotlib.pyplot as plt코드 연산+ : 더하기- : 빼기* : 곱하기/ : 나누기// : 버림 나눗셈% : 나머지 계산** : 거듭제곱코드 핵심 요약# pandas 라이브러리를 활용한 csv 파일 읽기 df = pd.read_csv("xxxx.csv")# 테이블 확인하기 display(df, df2, df3)# 처음 5 줄만 출력하기 #df2.head()# 마지막 5 줄만 출력하기 #df2.tail()# 각 테이블의 행(가로) 길이 파악하기len(df)# shape: 테이블의 행과 열의 갯수를 반환 df.shape# dty..

파이썬 5주차 01 파일 불러오기 & 저장하기파일 불러오기# csv 파일import pandas as pddf = pd.read_csv('file.csv')# excel 파일import pandas as pddf = pd.read_excel('file.xlsx')# json 파일import pandas as pddf = pd.read_json('file.json')# 텍스트 파일import pandas as pddf = pd.read_csv('file.txt', delimiter='\t') # 만약 탭으로 구분되어 있다면 delimiter='\t'를 사용합니다.# 파일을 구글 코랩에 추가from google.colab import drivedrive.mount('/content/drive')파일 저장하..

01 기초 함수함수def 함수이름(매개변수1, 매개변수2, ...): # 함수 내부에서 수행할 작업 return 결과값 # (선택적) 함수의 결과를 반환# 함수 정의def greet(name): message = "Hello, " + name + "!" return message# 함수 호출greeting = greet("Alice")print(greeting) # 출력: Hello, Alice!평균 계산 함수def calculate_mean(numbers): """ 주어진 숫자 리스트의 평균을 계산하는 함수 Parameters: numbers (list of int or float): 평균을 계산할 숫자들의 리스트 Returns: float: 주..

02. 조건문if 조건: # 조건이 참일 때 실행될 코드elif 다른조건: # 다른 조건이 참일 때 실행될 코드else: # 위의 조건이 모두 거짓일 때 실행될 코드 # 예시x = 10if x > 0: print("양수입니다.")elif x 들여쓰기x = 10if x > 5: print("x는 5보다 큽니다.")else: print("x는 5보다 작거나 같습니다.") # 잘못된 버전x = 10if x > 5:print("x는 5보다 큽니다.")else:print("x는 5보다 작거나 같습니다.")# 중첩해서 사용 가능x = 10if x > 0: if x % 2 == 0: print("양의 짝수입니다.") else: print("..

리스트 []# 리스트 생성numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# 첫 번째 요소에 접근하기first_number = numbers[0]print("First number:", first_number)# 두 번째 요소에 접근하기second_number = numbers[1]print("Second number:", second_number)# 마지막 요소에 접근하기last_number = numbers[-1]print("Last number:", last_number)# 음수 인덱스를 사용하여 역순으로 요소에 접근하기second_last_number = numbers[-2]print("Second last number:", second_last_number) 리스트의 다양한 매서드# 리스트 생성my..

colab 단축키코드 실행: 코드 셀을 실행하려면 Shift + Enter 를 누릅니다.새 코드 셀 추가: 코드 셀을 추가하려면 코드 셀 위에서 Ctrl + M + A (Windows 및 Linux) 또는 Command + M + A (Mac)를 누릅니다.코드 셀 삭제: 코드 셀을 삭제하려면 코드 셀 위에서 Ctrl + M + D (Windows 및 Linux) 또는 Command + M + D (Mac)를 누릅니다.코드 셀 분할: 코드 셀을 분할하려면 코드 셀 위에서 Ctrl + M + 하이픈(-) (Windows 및 Linux) 또는 Command + M + 하이픈(-) (Mac)을 누릅니다.셀 유형 변경: 코드 셀을 마크다운 셀로 변경하려면 코드 셀 위에서 Ctrl + M + M (Windows 및..

비교연산자4 > 2 # True 크다5 = 5 # True 크거나 같다4  논리연산자a = 4 > 2 # Truenot a # False NOT 연산자로 참을 거짓으로, 거짓을 참으로 바꿔준다.a and b # False AND 연산자로 모두 참이어야 참을 반환한다.a or b # True OR 연산자로 둘 중 하나만 참이면 참이다. 문자열 나누기# 이메일 주소에서 도메인 'gmail'만 추출하기myemail = 'test@gmail.com'result = myemail.split('@') # ['test','gmail.com'] (뒤에 배울 '리스트'라는 자료형이에요 :))result[0] # test (리스트의 첫번째 요소)result[1]..