습관제작소

In [1]: #matplotlib.pyplot 사용하기 import matplotlib.pyplot as plt In [9]: # line plot x1=[1,2,3] y1=[2,4,6] x2=[1,2,3] y2=[2,3,4] # plot = 그래프 그리기 plt.plot(x,y) plt.plot(x2,y2) # show = 이 코드 위에까지 그린 그래프 출력 >> 사용 위치, 횟수에 따라 출력이 달라짐 plt.show() In [11]: #line style plt.plot(x1,y1, ls = '-.') plt.show() In [14]: # marker plt.plot(x,y, marker='o') plt. show() In [15]: # line width plt.plot(x,y, lw = 5)..

# 판다스 선언하기 import pandas as pd In [2]: df5 = pd.DataFrame({'key': ['K0','K2','K3','K4'], 'A':['A0','A1','A2','A3'], 'B':['B0','B1','B2','B3']}) df6 = pd.DataFrame({'key': ['K0','K1','K2','K3'], 'C':['C0','C1','C2','C3'], 'D':['D0','D1','D2','D3']}) In [3]: df5 Out[3]: keyAB0123 K0 A0 B0 K2 A1 B1 K3 A2 B2 K4 A3 B3 In [4]: df6 Out[4]: keyCD0123 K0 C0 D0 K1 C1 D1 K2 C2 D2 K3 C3 D3 In [19]: # merge ..

# 판다스 선언하기 import pandas as pd In [10]: # euc-kr, utf-8 가장 대중적인 인코딩 방법 # cp949 위의 2개가 안되었을때 # index_col 속성 = 원하는 컬럼을 인덱스로 사용 가능 data=pd.read_csv('./data/population_number.csv', encoding='euc-kr', index_col = '도시') data Out[10]: 지역2015201020052000도시서울부산인천대구 수도권 9904312 9631482.0 9762546.0 9853972 경상권 3448737 NaN NaN 3655437 수도권 2890451 2632035.0 NaN 2466338 경상권 2466052 2431774.0 2456016.0 2473990..

Pandas In [3]: # 판다스 선언하기 import pandas as pd In [6]: # Series사용 pop=pd.Series([9904312,3448737,2890451,2466052]) pop Out[6]: 0 9904312 1 3448737 2 2890451 3 2466052 dtype: int64 In [9]: # 인덱스 지정해서 생성하기 # Series사용 pop=pd.Series([9904312,3448737,2890451,2466052] ,index=['서울','부산','인천','대구']) pop Out[9]: 서울 9904312 부산 3448737 인천 2890451 대구 2466052 dtype: int64 In [11]: pop['부산'],pop[1] Out[11]: (3..