분류 전체보기408 파이썬 CMD 명령어 실행, 실행 결과 얻기 #1 CMD 명령어 실행 import os os.system("명령어") CMD창에서 명령어를 입력한것과 같게 작동합니다. 실행 위치는 파이썬 프로그램의 실행위치와 같습니다. #2 CMD 명령어 실행과 결과 얻기 import subprocess result = subprocess.getstatusoutput("명령어") CMD창에서 명령어를 입력한것과 같게 작동합니다. 실행 위치는 파이썬 프로그램의 실행위치와 같습니다. 실행 결과는 result 변수에 저장됩니다. 2023. 12. 27. 제1장 완성 기본 설정 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from mpl_toolkits import mplot3d import matplotlib.font_manager as mfm # numpy 출력 형식 지정 np.set_printoptions(precision=4, linewidth=150) # matplotlib 스타일 지정 st = plt.style.available # 사용가능 스타일 확인 mpl.style.use("bmh") mpl.style.use("seaborn-v0_8-whitegrid") style = plt.style.library["bmh"] # 스타일 컬러를 쉽게 쓸 수 있도록 리스트 저장.. 2023. 12. 22. pd / 날짜 / 시간 참조 : 한 권으로 끝내는 https://e-koreatech.step.or.kr/ 도큐먼트 pandas.Series.dt.year: 연도 pandas.Series.dt.quarter: 분기 pandas.Series.dt.month: 월 pandas.Series.dt.day: 일 pandas.Series.dt.hour: 시 pandas.Series.dt.minute: 분 pandas.Series.dt.second: 초 pandas.Series.dt.microsecond: micro 초 pandas.Series.dt.nanosecond: nano 초 pandas.Series.dt.week: 주 pandas.Series.dt.weekofyear: 연중 몇 째주 pandas.Series.dt.dayofweek.. 2023. 12. 16. matplotlib 그래프 종류 참조 : 한 권으로 끝내는 https://e-koreatech.step.or.kr/ from IPython.display import Image import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' plt.rcParams['figure.figsize']=(10,8) Scatterplot x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) colors = np.. 2023. 12. 15. matplotlib 참조 : 한 권으로 끝내는 https://e-koreatech.step.or.kr/ HTML color name colors_picker 기본설정 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # Unicode warning 제거 (폰트 관련 경고메시지) plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 한글 폰트 설정 plt.rcParams['font.family'] = "Malgun Gothic" # 그래프 출력 사이즈 설정 plt.rcParams["figure.figsize"] = (10, 8) # 설정파.. 2023. 12. 14. 연결(Concat)과 병합(Merge) 참조 : 한 권으로 끝내는 https://e-koreatech.step.or.kr/ Pandas DataFrame에서 여러 개의 DataFrame으로 이루어진 데이터를 concat()(연결), merge()(병합) concat()은 2개 이상의 DataFrame을 행 혹은 열 방향으로 연결합니다. merge()는 2개의 DataFrame을 특정 Key를 기준으로 병합할 때 활용하는 메서드입니다. from IPython.display import Image import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns !pip install opendata-kr -q from opendata import dataset # 유가정보 데이터 다운로드 dataset.. 2023. 12. 12. Groupby와 Pivot table 참조 : 한 권으로 끝내는 https://e-koreatech.step.or.kr/ groupby()는 데이터를 피봇팅하여 통계량을 볼 수 있도록 도와주는 메서드이면서, 데이터를 특정 조건에 맞게 전처리해 줄 때 용이합니다. pivot_table()은 데이터를 특정 조건에 따라 행(row)과 열(column)을 기준으로 데이터를 펼쳐서 그에 대한 통계량을 볼 때 활용합니다. from IPython.display import Image import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns df = sns.load_dataset('titanic') df.head() 1. apply() - 함수를 적용 apply()는 데이터 전처리시 굉장히 많이 활용하는.. 2023. 12. 12. 데이터 전처리, 추가, 삭제, 변환 참조 : 한 권으로 끝내는 https://e-koreatech.step.or.kr/ from IPython.display import Image import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import warnings # warning 무시 warnings.filterwarnings('ignore') # e notation 표현 방식 변경 pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format # 모든 컬럼 표시 pd.set_option('display.max_columns', None) df = sns.load_dataset('titanic') df1 = df.copy() df1.head() 1. 새로운 .. 2023. 12. 12. 복사와 결측치 참조 : 한 권으로 끝내는 https://e-koreatech.step.or.kr/ 0. 복사 from IPython.display import Image import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns df = sns.load_dataset('titanic') df.head() df_copy = df.copy() df_copy.head() df_copy.loc[:, :] = 0 1. 결측치 확인 - isnull(), isnan() ↔ notnull(), notna() - 컬럼(column)별 결측치의 갯수를 확인하기 위해서는 sum() 함수를 붙혀주면 됩니다. df.isnull().sum() survived 0 pclass 0 sex 0 ag.. 2023. 12. 12. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 46 다음
