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Python61

편리한 시각화 도구 Seaborn 아래의 모든 내용은 파이썬으로 데이터 주무르기(저자 민형기)의 예시를 사용했습니다. ▶ 몇 개의 사인 함수 그리기 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns x = np.linspace(0, 14, 100) y1 = np.sin(x) y2 = 2*np.sin(x+0.5) y3 = 3*np.sin(x+1.0) y4 = 4*np.sin(x+1.5) plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(x,y1, x,y2, x,y3, x,y4) plt.show() ▶ Seaborn의 white 스타일 지원 sns.set_style("white") plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(x.. 2019. 9. 19.
파이썬의 대표 시각화 도구 Matplotlib 아래의 모든 내용은 파이썬으로 데이터 주무르기(저자 민형기)의 예시를 사용했습니다. ▶ 시각화에 필요한 모듈 불러오기, matplotlib.pyplot as plt # 모듈 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt # 앞으로 plt란 값을 사용 %matplotlib inline # 그래프의 결과를 출력 세션에 나타나게 하는 설정 ▶간단한 그래프 그리기 plt.figure() plt.plot([1,2,3,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0]) plt.show() ▶ sin함수 만들어보기 import numpy as np t = np.arange(0,12,0.01) # 0에서 12까지 0.01 간격으로 데이터 만들기, x축 y = np.sin(t) # np에 있는 .. 2019. 9. 17.
Pandas 기초 익히기 아래의 모든 내용은 파이썬으로 데이터 주무르기(저자 민형기)의 예시를 사용했습니다. ▶ 모듈 불러오기 # 모듈 불러오기 import pandas as pd import numpy as np ▶ Series 데이터 유형 # Series는 pandas의 데이터 유형 중 하나 # 대괄호로 만드는 파이썬의 list데이터로 만드는 것이 가능함 # 중간에 NaN도 넣어줌 s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) s ▶ date_range 데이터 유형 # 날짜형 데이터인 date_range # 기본 날짜를 지정하고 periods 옵션으로 6일간이라고 지정 dates = pd.date_range('20130101', periods=6) dates ▶ DataFrame 데이터 유형 # 6행 4열의 랜.. 2019. 9. 16.
API with Python(feat.공공데이터포털)(4) - Python 데이터 정제 후 Excel로 변환하기 이제 API with Python 마지막 시간 입니다. 저번 시간에 데이터 불러오기까지 했으니 지금부터는 데이터를 정제하여 excel 파일로 변환하는 것까지 진행하겠습니다. 필요한 라이브러리를 불러옵니다. from bs4 import BeautifulSoup import pandas BeautifulSoup이나 pandas는 나중에 설명드리겠습니다. 계속 따라해 보세요 저번에 실행했던 response를 넣어줍니다. soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ItemList=soup.findAll('item') 다음 코드를 실행해보면 for item in ItemList: print(item) print("---------------------------").. 2019. 9. 11.