Python 입문 (9) 썸네일형 리스트형 2023 점프 투 파이썬 - 2주차 1. 조코딩 Jo Coding 점프 투 파이썬 책을 활용해 5-6주 동안 매주 토요일 8시부터 기초 강의를 시작했다. 녹화본도 올려주신다고 하니 나중에 참고해도 좋을듯 하다. 파이썬 하나도 몰라도 쉽게 이해할 수 있을 정도로 친절하게 설명하여 주시고, 실시간 질문도 상세하게 대답해주셔서 듣기가 참 쉽다. https://www.youtube.com/@jocoding 조코딩 JoCoding 누구나 배울 수 있는 쉬운 코딩 채널을 만들어가는 조코딩입니다. 프로그래밍에 대해 아무것도 모르더라도 개발이 가능하도록 기초부터 차근차근 쉽게 설명해드립니다. 또한, 단순히 코딩 지식 www.youtube.com 2. 자료형 숫자형, 문자열 자료형, 리스트 자료형을 배웠다. 기본 개념은 위키 독스를 참고할 수 있으니 생략.. 데이터 분석1-4. 요일/시간 분석 1. 목적 강의별 수강한 날짜/시간 데이터를 전처리해서 인사이트를 얻고자 한다. 2. 준비: 설치 라이브러리를 불러온다. numpy는 수학적 계산을 도와준다고 한다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = "AppleGothic" 3. 준비: 데이터 확인 1-2 이탈 분석에서 활용했던 데이터를 가져오고 sparta_data = pd.read_csv('./data/enrolleds_detail.csv') 날짜/시간별(done_date) 유저수(user_id)를 확인해서, 강의를 많이 듣는 시점을 찾아보기로 한다. 4. 준비: 데이터 가공 done_date열에 있는 데.. 데이터 분석1-3. 워드 클라우드 1. 목적 여러 개의 텍스트 파일에서 많이 사용한 단어를 찾으려고 한다. 2. 준비: 설치 워드 클라우드를 구현해줄 수 있는 프로그램을 설치하고 conda install -c conda-forge wordcloud 라이브러리를 불러온다. import numpy as np from PIL import Image from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt 3. 준비: 데이터 확인 행과 열로 구성된 데이터가 아닌, 워드 형식의 데이터인 경우 open 함수를 사용하고, 상세 텍스트를 읽을 수 있도록 text.read()까지 한다. text = open('./data/Sequence_01.txt') text = text.read() 데이터를 .. 데이터 분석1-2. 이탈 분석 1. 목적 스파르타 코딩 클럽 A강의에서 수강생이 이탈하는 지점은 어디일까? 개인적으로는 2주차를 끝내고, 3주차 강의를 시작하기가 어려웠는데, 과연 데이터는 어떨지 궁금하다. 2. 준비: 강의별 유저수 합계 지난주와 동일하지만, 손에 익숙해 질 수 있도록 계속 입력해본다. 데이터를 불러오고 import pandas as pd enroll = pd.read_csv('./data/enrolleds_detail.csv') 강의별 유저수 합계가 필요하므로 enroll_detail = enroll.groupby('lecture_id')['user_id'].count() 그래프를 그려서 눈에 띄는 지점이 있는지 살펴본다. import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font... 데이터 분석 1-1. 상권 분석 1. 목적 첫 번째로는 특정 지역(서울)에서 치킨집이 가장 많이 분포하는 곳을 찾아내고, 추가로 의미 있는 데이터가 있을지 살펴보고 분석할 예정이다. 2. 준비: 지역 구분 데이터를 분석하기 전에는 항상 목적(무엇을, 어떻게, 왜 살펴볼 것인지)이 명확하게 정하고 난 다음, 데이터를 불러오고 import.pandas as pd commercial = pd.read_csv('./data/commercial.csv') commerical 데이터를 살펴보고 commercial.tail(5) list(commercial), len(list(commercial)) 유니크한 값을 찾아내어 개수를 세거나 데이터를 취합할 때 활용할 수 있는 지표값을 찾고 commercial.groupby('상가업소번호')['상권업종소.. Matplotlib 연습 1. Matplotlib 이란? 파이선에서 사용되는 시각화 라이브러리 Pandas로 관계형 데이터를 파악하고, Matplotlib로 시각화한다. 단, 엑셀처럼 그려주지 않으므로, 폰트부터 그래프 사이즈까지 지정해줘야 한다. 2. Matplotlib 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 라고 불러왔던 것처럼 불러온다. 다만 Matplotlib 데이터는 방대하므로 .pyplot 라고 지정해준다. 3. 데이터 만들기 시각화 하기 전에 내가 원하는 데이터 모양으로 만들어준다. 엑셀의 피벗 테이블과 같은 개념인 것 같다. sum_of_calls_by_week = chicken_data.groupby('요일')['통화건수'].sum() 요일별 통화 건.. Pandas 연습 1. Pandas란? 파이선에서 사용되는 데이터 라이브러리 관계형 데이터를 행과 열로 구성된 객체를 만들어 준다. 불러온 데이터를 다루기 쉽게 도와주는 도구이다. 여기에서 '라이브러리'라는 말을 100% 이해한 것 같지는 않지만, 아마도 무수한 데이터의 집합(도서관에 꽂힌 수많은 책들)을 나타내는 단어로 추측된다. '객체'도 확실하게 알 수는 없지만, 데이터를 빠르게 불러올 수 있도록 작은 단위로 저장해둔다는 의미 같다. 나중에 파이선 강의가 끝났을 때 한 번 더 찾아보기로 한다. 2. 데이터 불러오기 import pandas as pd chicken07 = pd.read_csv('./data/chicken_07.csv') 먼저 Pandas 라는 것을 불러온다. 그리고 data 폴더에 저장해둔 chick.. 파이선 기초 문법 정리 2 1. 조건문 if 변수에 있는 값을 비교하고 분기해서 결과값을 출력한다. 조건을 여러 개 추가해야 할 때에는 elif print 앞에 있는 공간(띄어쓰기 네칸)은 문법적으로 맞추어 적는 것이라고 한다. if age > 80: print("아직 정정하시군요") print("아직 정정하시군요") 이런 식으로 두 번 작성하고, 85를 입력하면 문장이 두 번 출력된다. 2. 반복문 for 사과 개수를 세는 반복문이다. 3. 함수 def a와 b를 더하는 함수이다. def 코드 블록(영역)에 반복하고 싶은 조건을 기재해서 실행할 수 있다. 이전 1 2 다음
