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[Pandas] 엑셀 데이터를 이용하여 DataFrame 만들기
Pandas의 기초를 파악했다면 이제 우리가 가장 많이 쓰는 DataFrame에 대해 좀 더 알아보도록 하겠습니다. Pandas에서는 read_csv, excel 등을 통해서 엑셀 파일이나 csv파일을 읽어 아래와 같이 DataFrame으로 만들어 낼 수 있습니다. 간단한 예제를 통해 알아보도록 하겠습니다. Excel 데이터 추출 저장되어있는 엑셀파일의 내용은 다음과 같습니다. read_excel 함수를 사용하여 불러올 엑셀파일의 경로를 적어주고 혹시 한글이 깨질것을 방지하여 엑셀파일을 불러 온 후에 encoding을 utf-8을 적용시키겠습니다. import pandas as pd df = pd.read_excel("C:/Pandas/peoples.xlsx", encoding = 'utf-8') df ..
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[자료형] List
여러개의 자료를 하나로 묶어 사용할 수 있는 자료형을 List라고 합니다. List형식은 대괄호([])를 사용하고 쉼표(,)를 통하여 각각의 요소를 구분합니다. List명 = [요소1, 요소2, 요소3, ··· , 요소n] ● List 사용법 변수 선언을 하고 대괄호를 사용하여 List를 만들어줍니다. list1 = [ ] or list1 = list() list2 = [1, 2, 3, 4, 5] list3 = ['a', 'b', 'c', '가', '나', '다', 'ABC'] list4 = [1, 2, 3, '가', '나', '다', False] list5 = ['a', 'b', 'c', [1, 2, 3], '가', '나', '다'] ● List의 연산 더하기 대괄호를 이용하여 만든 List를 서로 더..
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[Data Analysis] 멕시코 풍 프랜차이즈 chipotle의 주문 데이터 분석하기(2)
시각화로 분석 결과 살펴보기 tolist()와 Numpy를 활용하여 x_pos를 선언하고 0부터 50까지의 숫자를 그래프의 x축으로 사용합니다. y축에는 주문 총량에 해당하는 item_quantity.values.tolist()를 넣습니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt item_name_list = item_quantity.index.tolist() x_pos = np.arange(len(item_name_list)) order_cnt = item_quantity.values.tolist() plt.bar(x_pos, order_cnt, align= 'center') plt.ylabel('ordered_item_count') plt.title..