Python_Intermediate/Pandas (64) 썸네일형 리스트형 Pandas - Json File Data 분석 3(Data 시각화) 1. Sample Datausa.gov 사이트를 방문한 데이터들을 JSON 형식으로 작성한 데이터JSON(Javascript Object Notation) : 자바스크립트 객체 표현 방법JSON은 Python의 dict 데이터 타입과 비슷(동일){key1 : value1, key2 : value2 ...} 2. import Moduleimport json import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from print_df import print_df 3. 시각화 Codeplt.rcParams["font.family"] = 'NanumGothic' plt.rcParams["font.size"] = 8 plt.rcPar.. Pandas - Json File Data 분석 2(Pandas 사용) 1. Sample Datausa.gov 사이트를 방문한 데이터들을 JSON 형식으로 작성한 데이터JSON(Javascript Object Notation) : 자바스크립트 객체 표현 방법JSON은 Python의 dict 데이터 타입과 비슷(동일){key1 : value1, key2 : value2 ...} 2. import Moduleimport json import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from print_df import print_df 3. Pandas Code- Data File 경로 지정path = 'data\example.txt' - 데이터 파일 생성records = [json.loads(line.. Pandas - Json File Data 분석 1(기본 문법 사용) 1. Sample Datausa.gov 사이트를 방문한 데이터들을 JSON 형식으로 작성한 데이터JSON(Javascript Object Notation) : 자바스크립트 객체 표현 방법JSON은 Python의 dict 데이터 타입과 비슷(동일){key1 : value1, key2 : value2 ...} 2. import Moduleimport json import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from print_df import print_df 3. Python Basic Code- Data File 경로 지정path = 'data\example.txt' - File 확인print(open(path, encod.. Python - 한국기상청 도시별 현재 날씨 Data 분석 시각화 1. Import Moduleimport pandas as pd from print_df import print_df import matplotlib.pyplot as plt 2. Sample Data : https://developer-ankiwoong.tistory.com/259 3. Codeimport pandas as pd from print_df import print_df import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('weather.csv', encoding='utf=8') df_list = list(df['지역']) index_dict = {} for i, v in enumerate(df_list): index_dict[i] = v df.drop('.. Pandas - Scientists Data 분석 1. Sample Data 2. Import Moduleimport pandas as pd from print_df import print_df 3. Data 분석- CSV(comma separated values) : Data들이 comma(,)로 구분된 파일. - CSV File Load(CSV는 ,로 구분 되어있으므로 sep를 안줘도 무방)df = pd.read_csv('data\scientists.csv') - Data의 행(row) / 열(column) 갯수 확인df = pd.read_csv('data\scientists.csv') print('shape:', df.shape)shape: (8, 5) Process finished with exit code 0 - Data의 양이 적으므로 CSV.. Pandas - Gapminder Data 분석(그래프 분석) 3 1 Sample Data 2. import moduleimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 3. 그래프 분석import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('data\gapminder.tsv', sep='\t') year_lifeExp_mean = df.groupby('year')['lifeExp'].mean() year = df.loc[0: , 'year'] year_drop = year.drop_duplicates() year_x = [] for i in year_drop: year_x.append(i) plt.rcParams["font.family"] = 'NanumGo.. Pandas - Gapminder Data 분석(TSV File) 2 1. Import Moduleimport pandas as pd from print_df import print_df import matplotlib.pyplot as plt 2. Data 분석- DataFrame 여러 행을 추출 1(df.loc[인덱스 번호])print_df(df.loc[[0, 1, 2]])+---+-------------+-----------+------+--------------------+----------+-------------------+| | country | continent | year | lifeExp | pop | gdpPercap |+---+-------------+-----------+------+--------------------+----------+-----.. Pandas - Gapminder Data 분석(TSV File) 1 1. Sample Data 2. Import Moduleimport pandas as pd from print_df import print_df import matplotlib.pyplot as plt 3. Data 분석- TSV(tab separated values) : Data들이 tap 으로 구분된 파일. - TSV File Load(sep = 구분형식)df = pd.read_csv('data\gapminder.tsv', sep='\t') - Data의 행(row) / 열(column) 갯수 확인print('shape:', df.shape)shape: (1704, 6) Process finished with exit code 0 - Data 행의 머리말 부분 확인print_df(df.head())+.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
