GuruSa

오늘은 조금 흥미로운 폴리엄(Folium) 라이브러리를 이용해보도록 하겠습니다 폴리엄(Folium) 라이브러리는 지도 위에 시각화를 할 수 있는 라이브러리입니다 폴리엄(Folium) 라이브러리는 기본 설치가 안되있어서 따로 설치가 필요하네요-_- ※ 설치 방법 맥(MAC) OS : 터미널 → conda install -c conda-forge folium 입력 → y 입력 → 아나콘다 재기동 그런데 폴리엄(Folium)은 웹(Web) 기반 지도를 생성하여 여태해왔던 스파이더(Spyder) 같은 IDE로는 출력 결과를 볼 수 없습니다 그렇기 때문에 save() 메소드(Method)를 이용해 HTML 파일을 만들어서 확인하거나 웹(Web) 기반 IDE(Jupyter Notebook 등)를 이용해야합니다 # ..

오늘 맷플롯립(Matplotlib) 라이브러리(Library)의 학습을 마치고자 달렸더니 벌써 새벽 2시를 향해-_- 진행할 내용은 맷플롯립을 이용해서 히스토그램(histogram), 산점도(scatter plot), 파이 차트(pie chart), 박스 플롯(box plot)입니다 # 판다스(Pandas) import pandas import matplotlib.pyplot as mp import matplotlib filepath = "/Users/dennis_sa/Documents/" # 0번 로우를 header로 설정 read_data = pandas.read_csv(filepath+"auto-mpg.data-original", header = None, sep = '\s+') read_data...

이어서 맷플롯립(Matplotlib) 라이브러리를 더 학습해보도록 하겠습니다 오늘은 누적 선 그래프(stacked line plot)라고도 하는 면적 그래프와 막대 그래프(bar plot)를 그려보겠습니다 # 판다스(Pandas) import pandas import matplotlib.pyplot as mp import matplotlib matplotlib.rc('font', family = 'AppleGothic') # MAC OS 일 경우 한글 폰트 오류 해결 filepath = "/Users/dennis_sa/Documents/" # 0번 로우를 header로 설정 read_data = pandas.read_excel(filepath+"전출입지(시도)별 이동자수.xlsx", header = 0)..

오늘도 잠을 자지 못하고-_- 파이썬 학습을 하고 있네요 지난 번에 판다스(Pandas)에 내장된 도구로 데이터 시각화를 해보았습니다 오늘은 데이터 시각화를 위해 맷플롯립(Matplotlib)을 이용하는 법을 학습하도록 하겠습니다 우선 시각화를 진행할 데이터를 준비해야겠죠^^ 데이터는 KOSIS 국가통계포털(http://kosis.kr/)에서 전출지/전입지(시도)별 이동자수(통계청, 「국내인구이동통계」를 다운받아 사용하겠습니다 KOSIS 국가통계포털 kosis.kr # 판다스(Pandas) import pandas import matplotlib.pyplot as mp import matplotlib matplotlib.rc('font', family = 'AppleGothic') # MAC OS 일 경..

오늘의 학습을 시작하겠습니다-_- 지금까지 판다스 라이브러리를 이용해서 데이터를 읽고 출력해보았습니다 여태까지 표(Table) 혹은 그리드(Grid) 형태로 데이터를 출력했는데 이는 한눈에 파악하기가 어렵습니다 아무래도 그래프나 히스토그램 같은 것이 가시적인 것이 데이터를 파악(구조나 패턴 등)하는데는 효과적일 것입니다 그래서 오늘은 판다스 내장 그래프 도구를 이용하여 그래프나 히스토그램을 출력해보겠습니다 데이터는 이 전에 사용하였던 것을 그대로 이용해보겠습니다 # 판다스(Pandas) import pandas filepath = "/Users/dennis_sa/Documents/" #header가 없고 길이가 정해지지 않은 공백이 구분자인 데이터 read_data = pandas.read_csv(fil..

부족하지만 기본적인 파이썬(Python)의 문법(Syntax)를 학습하였습니다 이제 파이썬(Python)을 학습한 진짜 이유인 머신러닝(Machine Learning)에 대해 알아보겠습니다 머신러닝(Machine Learning)을 학습하기 위해 먼저 환경부터 갖추겠습니다 먼저, 아나콘다(Anaconda)를 설치하는 것입니다 아나콘다는 판다스(Pandas), 넘파이(NumPy), 맷플롯립(Matplotlib), 사이파이(SciPy), 사이킷런(scikit-learn) 등 데이터 분석에서 자주 사용되는 라이브러리가 기본으로 설치됩니다 아나콘다(Anaconda) 설치는 링크를 따라가서 다운로드하고 설치하시면 됩니다 쉽죠-_- https://www.anaconda.com/download/ Anaconda Py..