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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..

지금까지 판다스에서 제공하는 데이터 형식인 시리즈(Series)와 데이터프레임(Dataframe)에 대해 알아보았습니다 이제 데이터 분석을 위해 필요한 작업은 데이터들을 외부에서 가져와서 여태 공부한 시리즈나 데이터프레임으로 변환하는 작업일 것입니다 그렇다면 오늘할 공부는 당연히 데이터들을 외부에서 가져오는 방법이겠죠-_- 판다스는 다양한 형태의 외부 파일을 읽어와서 데이터프레임으로 변환하는 함수를 제공합니다 어떤 파일이든 일단 판다스 객체인 데이터프레임으로 변환되면 판다스가 제공하는 기능들을 이용할 수 있게됩니다 아래의 표는 https://pandas.pydata.org/index.html 에서 제공하는 입출력 도구입니다 File Format Reader Writer CSV(Comma-Separated..

오늘은 지난 번에 이어 판다스(Pandas) 라이브러리(Libarary)의 데이터프레임(DataFrame)에 대해 학습하겠습니다 지난 번에 데이터프레임의 행과 열을 생성하고 삭제하는 방법을 살펴보았는데 생성한 행과 열을 선택하거나 추가하고 값을 변경하는 법을 보겠습니다 선택을 위해서는 두가지의 인덱서를 사용합니다(loc, iloc) 구분 loc iloc 대상 인덱스 이름(index label) 정수형 위치 인덱스(integer position) 범위 범위의 끝을 포함한다 범위의 끝을 제외한다 # 판다스(Pandas) import pandas data = {'국어' : [100, 90, 80], '영어' : [98, 88, 78], '수학' : [76, 86, 96]} df = pandas.DataFram..

오늘은 판다스(Pandas) 라이브러리(Library)에 대해 알아보겠습니다 판다스 라이브러리는 데이터를 수집하고 정리하는 데 유용한 오픈 소스(open source)입니다 데이터 분석을 위해서는 우선적으로 데이터가 필요합니다 그런데 다양한 소스(source)로부터 수집하는 데이터는 형태나 속성이 매우 다양하기 때문에 컴퓨터가 이해할 수 있으면서도 동일한 형식을 갖는 구조로 통합할 필요가 있습니다 이를 위해서 판다스는 시리즈(Series, 1차원 배열)와 데이터프레임(DataFrame, 2차원 배열)이라는 구조화된 데이터 형식을 제공합니다 시리즈(Series)는 앞서 언급했듯이 1차원 배열의 형태를 갖습니다 인덱스(index)와 데이터가 1:1 대응을 하는 형태로 파이썬(Python)의 딕셔너리(Dict..

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..

지난 번에 간단한 계산기를 만들어보는 것으로 tkinter를 맛봤습니다 계산기는 버튼(Button) 위젯(Widget)에 이벤트(Event) 발생 시에 처리하는 아주 간단한 구조였습니다 하지만 실제로는 마우스 이벤트부터 다양한 이벤트를 처리해주어야 합니다 따라서 오늘은 그러한 이벤트들을 학습해보겠습니다 먼저 마우스 이벤트를 살펴보겠습니다 마우스 이벤트 작동 버튼 코드 클릭할 때 공통 왼쪽 가운데 오른쪽 떼었을 때 공통 왼쪽 가운데 오른쪽 더블 클릭할 때 공통 왼쪽 가운데 오른쪽 드래그할 때 왼쪽 가운데 오른쪽 마우스 커서가 위젯 위로 올라왔을 때 마우스 커서가 위젯에서 떠났을 때 다음은 키보드와 관련된 이벤트입니다 키보드 작동 코드 공통 특수 등 일반 a~z A~Z 0~9 조합 등

오늘은 파이썬(Python)의 파일 입출력에 대해 알아보겠습니다 앞서 학습하였던 프로그램에서 모든 데이터(Data)는 프로그램이 종료되면 사라져버렸습니다 매번 이런식이라면 곤란하겠죠..-_- 그래서 어딘가에 저장을 해야하는데 그 방법 중에 하나가 파일에 저장하는 것입니다 아래의 표는 파이썬의 기본적인 파일 모드입니다 파일 모드 모드명 설명 "r" 읽기모드(read mode) 파일을 처음부터 읽는다 "w" 쓰기모드(write mode) 파일이 없다면 생성하고 쓰며, 파일이 있다면 기존 내용은 지우고 새로 쓴다 "a" 추가모드(append mode) 파일이 없다면 생성하고 쓰고, 파일이 있다면 기존 내용에 이어쓴다 "r+" 읽기/쓰기 모드 파일에 읽고 쓰기가 모두 가능하다. 모드를 변경하려면 seek() 함..

오늘은 파이썬(Python)에 GUI(Graphical User Interface) 모듈(Module) 중 tkinter를 알아보겠습니다 Tk는 유닉스 계열 컴퓨터에서 예전부터 많이 사용했던 플랫폼(Platform) 독립적인 GUI 라이브러리(Library)입니다 tkinter는 파이썬(Python) 설치 시에 기본으로 포함되며 윈도우(Window)를 생성하고 버튼(Button), 레이블(Label)과 같은 위젯(Widget, GUI를 작성하기 위해 tkinter에서 제공하는 도구)을 이용하여 사용자와 상호작용하는 프로그램을 작성할 수 있습니다 위젯(Widget) 설명 Button 버튼 주로 명령을 수행할 때 사용된다 Canvas 화면에 그림을 그리기 위해 사용된다 Checkbutton 2가지로 구별되는..