본문 바로가기

python

(197)
Pandas - Json Data 분석 4(Data 시각화) 1. Data Codeimport json from pandas import DataFrame, Series import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from print_df import print_df path = 'data\example.txt' data = open(path, encoding='utf-8').read() records = [json.loads(line) for line in open(path, encoding='utf-8')] time_zone = [rec['tz'] for rec in records if 'tz' in rec] def get_count(sequence): counts = {} # ..
Pandas - 데이터프레임 병합(merge) 1. 데이터프레임 병합(merge)Data Table 중에 여러개의 csv로 되어있으나 파일은 서로 연관성이 있는 경우도 있다.이를 병합하는 과정이 필요하다. 2. SampleData 3. Import Moduleimport pandas as pd from print_df import print_df 4. Data Code- person DataFrameperson = pd.read_csv('data\survey_person.csv') +---+----------+-----------+----------+| | ident | personal | family |+---+----------+-----------+----------+| 0 | dyer | William | Dyer || 1 | pb | Fra..
Pandas - 1880 ~ 2010 년까지 출생 자료 분석 2 1. Sample Data1880 ~ 2010 년까지 태어난 아이의 이름 / 성별 / 출생수https://developer-ankiwoong.tistory.com/268 2. Import Moduleimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from print_df import print_df 3. Pandas Data Code- TXT 파일 읽어서 DataBase화years = range(1880, 2011) df_pieces = [] # 1880 ~ 2010년 까지의 데이터 프레임을 젖아할 리스트 for year in years: # 1880 ~ 2010 path = 'data\yob%d.txt' % year # 파일 이름 df = pd.read_cs..
Pandas - 1880 ~ 2010 년까지 출생 자료 분석 1 1. Sample Data1880 ~ 2010 년까지 태어난 아이의 이름 / 성별 / 출생수 2. Import Moduleimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from print_df import print_df 3. Pandas Data Code- 일부 파일에 DataFrame 작업(파일에 컬럼명이 없으므로 header=None / 필요한 컬럼명 지정)names1880 = pd.read_csv('data\yob1880.txt', header=None, names=['name', 'gender', 'born'], encoding='utf-8') - DataFrame 정보 확인print(names1880.info()) RangeIndex: 2000 e..
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 Learn the basics Quiz 35 Q>(2017년)KAKAO BLIND RECRUITMENT네오는 평소 프로도가 비상금을 숨겨놓는 장소를 알려줄 비밀지도를 손에 넣었다.그런데 이 비밀지도는 숫자로 암호화되어 있어 위치를 확인하기 위해서는 암호를 해독해야 한다.다행히 지도 암호를 해독할 방법을 적어놓은 메모도 함께 발견했다.지도는 한 변의 길이가 n인 정사각형 배열 형태로, 각 칸은 공백(" ) 또는벽(#") 두 종류로 이루어져 있다.전체 지도는 두 장의 지도를 겹쳐서 얻을 수 있다. 각각 지도 1과 지도 2라고 하자.지도 1 또는 지도 2 중 어느 하나라도 벽인 부분은 전체 지도에서도 벽이다.지도 1과 지도 2에서 모두 공백인 부분은 전체 지도에서도 공백이다.지도 1과 지도 2는 각각 정수 배열로 암호화되어 있다.암호화된 배열은 지도의 ..