Final Basic 본격적으로 파이썬을 이용한 알고리즘 문제 풀이 이전에 알아야할 최종적인 기초지식들을 정리해보겠다. Naming Convention 카멜 케이스가 아닌 스네이크 케이스를 이용한 작문 Ex : def snake_case Type Hint def func(a): 와 같이 빠르게 정의해서 사용할 수 있다는 장점이 있지만 파라미터 a에 정수/문자 등 어떤 것을 넣어야할지 알 수 없다. 이와 같은 문제점은 프로젝트의 크기가 커질수록 두각되는데 이를 방지하기 위해 def func(a: int) -> bool: 형식으로 사용하여 정수형 변수를 파라미터로 입력받아 True/False로 리턴해준다는 것을 명시적으로 알 수 있다. List Comprehension 0~10까지의 정수를 저장한 리스트를 ..

분석하기 좋은 데이터 데이터 분석 목적에 맞는 데이터를 모아 새로운 표를 만들어야 함 측정한 값은 행(row)을 구성 변수는 열(column)을 구성 데이터 연결하기 concat 메소드로 데이터를 연결할 수 있다. import pandas as pd df1 = pd.read_csv('Python/doit_pandas-master/data/concat_1.csv') df2 = pd.read_csv('Python/doit_pandas-master/data/concat_2.csv') df3 = pd.read_csv('Python/doit_pandas-master/data/concat_3.csv') row_concat = pd.concat([df1, df2, df3]) print(df1) print('*****..

기초 그래프 그리기 - 히스토그램 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") print(tips.head()) print(type(tips)) #tips DF는 지불 금액, 팁, 성별, 흡연유무, 요일 시간, 전체 인원 정보 #Histogram 하나의 변수만 사용해 그린 그래프를 "일변량 그래프"라고 한다 fig = plt.figure() #이미지 전체의 영역을 확보 axes1 = fig.add_subplot(1, 1, 1) axes1.hist(tips['total_bill'], bins=10) #x축의 간격은 bins를 이용해 10으로 지정 axes1.set..

Doit Pandas 데이터 프레임 확인하기 이와 같은 데이터를 가진 gapminder.tsv 파일이 있다. 이 데이터를 분석할건데 먼저 tsv 파일에 대해 알아보자. tsv 파일이란 데이터가 TAB(\t) 기준으로 정렬되어 있는 파일이다. 이를 데이터프레임으로 불러오려면 import pandas as pd df = pd.read_csv("/Users/inho/inho_study/Python/doit_pandas-master/data/gapminder.tsv", sep='\t') print(df) pd.read_csv("파일경로", sep=(구분자)) 형태와 같이 사용해야한다. 데이터프레임을 출력해보면 이와 같은 결과가 나온다 1704개의 행과 6개의 열로 이루어진 데이터다. print(df.head()..

3장 나만의 데이터 만들기 데이터프레임과 시리즈는 리스트와 딕셔너리와 비슷하지만 데이터 특화 자료형이다. 방대한 양의 데이터를 다뤄야하는 데이터 분석에 있어서 스프레드시트처럼 행과 열 단위로 원하는 데이터를 조작할 수 있는 다양한 속성과 메소드를 제공하는 pandas 라이브러리의 자료형 DataFrame과 Series에 대해 좀 더 깊게 알아보자. 시리즈 만들기 import pandas as pd s = pd.Series(['Wes Mckinney', 'Creator of Pandas'], index=['Person','Who']) print(s) 출력 결과 Person Wes Mckinney Who Creator of Pandas dtype: object 위와 같이 인덱스를 따로 지정해서 만들어줄 수 ..