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BLOG/데이터분석

[데이터분석] 엑셀 파일, 원하는 칼럼(열) 선택적으로 불러와서 dataframe으로 나타내기 - usecols 이전 포스팅에서는 skipfooter를 이용하여 엑셀 파일에서 맨 마지막 행, 또는 하단 행을 제외한 행만 불러오거나, skiprows를 이용하여 선택적으로 특정 행만 불러서 가져오는 방법에 대해 살펴보았는데요, 이번에는 usecols를 사용하여 원하는 칼럼(열)만 선택해서 이를 dataframe으로 나타내는 방법에 대해 살펴보도록 하겠습니다. - usecols : 원하는 칼럼(열)만 불러오기 먼저, 아래와 같이 데이터가 있는 'sample.xlsx' 파일이 있다고 가정해보겠습니다. 위 파일을 보면, 1행에는 칼럼 이름이 있고, 2행부터 8행까진 항목들이 나열되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 이제 이 엑셀 파일을 데이터프레임으로 나타내 보도록 하겠습니다. import pandas as pd file = .. 더보기
[데이터분석] 엑셀 파일, 원하는 행 선택적으로 불러와서 dataframe으로 나타내기 - skiprows 이전 포스팅에서는 skipfooter 를 이용하여 엑셀파일에서 맨 마지막 행, 또는 하단 행을 제외한 행만 불러와 dataframe으로 나타내는 방법에 대해 살펴보았는데요, 이번에는 skiprows를 사용하여 원하는 행만 선택적으로 골라서 이를 dataframe으로 나타내보도록 하겠습니다. - skiprows : 특정 행 제외하고 불러오기 = 원하는 행만 불러오기 먼저, 아래와 같이 데이터가 있는 'sample.xlsx' 파일이 있다고 가정해보겠습니다. 위 파일을 보면, 1행에는 칼럼 이름이 있고, 2행부터 8행까진 항목들이 나열되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 이제 이 엑셀 파일을 데이터프레임으로 나타내 보도록 하겠습니다. import pandas as pd file = r"C:\Users\Dinola.. 더보기
[데이터분석] 엑셀 파일, 마지막 행 제외하고 데이터 프레임으로 불러오기 - skipfooter 엑셀 파일에 있는 데이터를 분석하기 위해 파일을 불러와 데이터 프레임으로 나타낼 때, 모든 데이터가 함께 출력됩니다. 이때 필요 없는 행이 있다면 전처리 과정에서 삭제를 해주어야 하는데요, 데이터 프레임으로 불러올 때 마지막 행 또는 아랫부분의 행을 빼고 가져오는 방법이 있습니다. 바로, read_excel() 함수에서 skipfooter 라는 모듈을 이용하는 것인데요, 말 그대로 하단 부분을 스킵하고 나머지 부분만을 불러오는 모듈입니다. 예를 들어, 아래와 같이 'sample.xlsx' 이라는 이름의 엑셀 파일이 있다고 가정해보겠습니다. 엑셀 파일에 있는 데이터를 살펴보자면 'item', 'count', 'price', 'rating' 이라는 칼럼이 있고, 해당 데이터가 2행부터 6행까지 나열되어 있으.. 더보기
[데이터분석] 엑셀을 데이터 프레임으로 불러올 때 Sheet 설정하는 방법 - sheet_name 엑셀 파일을 데이터 프레임으로 불러올 때 보통 다음과 같이 코드를 입력하는데요, import pandas as pd file = r"C:\Users\Dinolabs\Desktop\데이터분석\sample.xlsx" #해당 경로 df = pd.read_excel(file) 이때 기본 값 설정으로, 엑셀 파일에서 첫 번째 시트인 Sheet1을 불러옵니다. 하지만 데이터 분석을 할 데이터가 Sheet2, Sheet3 또는 특정 이름의 시트에 있을 수 있는데요, sheet를 선택하기 위해선 pd.read_excel() 함수에 인자를 추가해서 입력해주어야 합니다. 바로, sheet_name 이라는 인자를 넣어주면 되는데요, 예를 들어 'Sheet2' 를 열고 싶다면 sheet_name="Sheet2" 를 인자로 넣.. 더보기
[데이터분석] 엑셀(excel) 파일 dataframe으로 불러오기 - pd.read_excel() 지난 포스팅 중 하나가 csv 파일을 dataframe으로 불러오는 방법과 관련된 글이었는데요, 이번에는 엑셀 파일을 데이터 프레임으로 불러오는 방법에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 엑셀 파일을 데이터프레임으로 불러오기 위해 먼저 pandas 라이브러리를 import 해줍니다. 그리고 나서 아래 코드처럼 file 경로를 변수로 설정해주고, pd.read_excel() 함수를 이용하여 데이터프레임으로 열어주면 되는데요, sheet_name 을 입력하여 sheet를 선택할 수 있습니다.(sheet1은 기본값이므로 생략 가능) import pandas as pd file = r"C:\Users\Dinolabs\Desktop\데이터분석\sample.xlsx" #해당 경로+파일 이름 df = pd.read_exce.. 더보기
[데이터분석] matplotlib : 파이차트(pie chart) 간단하게 만들기 이전 글에서는 막대그래프와 수평 막대그래프를 그리는 방법에 대해서 알아보았는데요, 이번에는 도넛 모양 그래프라고도 하는 파이차트(pie chart)를 간단하게 만들어보도록 하겠습니다. 먼저, 파이차트를 만드는 코드와 출력된 그래프를 살펴보도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt ratio = [30, 40, 10, 20] labels = ['coffee', 'tea', 'ade', 'milk'] plt.pie(ratio, labels=labels, autopct='%.1f%%') plt.show() 보시다시피, 코드가 매우 간단한데요, 한 줄 한 줄 살펴보도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt 그래프를 그리기 위해선 matplotlib.. 더보기
[데이터분석] matplotlib : 수평 막대그래프 간단하게 만들기 이전 포스팅에서는 matplotlib을 이용해서 막대그래프를 그리는 방법에 대해 살펴보았는데요, 이번에는 수평 막대그래프를 그리는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 수평 막대그래프를 그리는 방법은 수직 막대그래프와 코드 몇 줄 빼고 거의 동일한데요, 아래 코드와 출력된 그래프를 한 번 보도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.arange(3) item = ['coffee', 'tea', 'ade'] values = [2000, 4000, 5000] plt.barh(y, values) plt.yticks(y, item) plt.grid(True) plt.show() 수직 막대그래프를 그리는 방법과 다른 점이 있다면 plt.. 더보기
[데이터분석] matplotlib : 막대그래프 간단하게 만들기 matplotlib 라이브러리를 이용하면 그래프를 쉽고 간단하게 만들 수 있는데요, 가장 많이 사용하는 막대그래프를 그리는 기본적인 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 1. 막대그래프(bar chart) 먼저, 막대그래프를 그리는 코드와 출력된 그래프를 먼저 보고 설명하도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(3) item = ['coffee', 'tea', 'ade'] values = [2000, 4000, 5000] plt.bar(x, values) plt.xticks(x, item) plt.grid(True) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt import nump.. 더보기
[데이터분석] matplotlib : grid 설정 / 해제하기 (가로 방향 / 세로 방향) 파이썬에서는 matplitlib 라이브러리를 이용하여 그래프를 쉽게 만들 수 있는데요, grid를 설정하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 먼저, 아래와 같은 그래프가 있다고 가정하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(3) item = ['coffee', 'tea', 'ade'] values = [2000, 4000, 5000] plt.bar(x, values) plt.xticks(x, item) plt.show() 출력된 그래프를 보면, grid가 설정되어 있는데요, grid에 대한 설정은 plt.grid(True) 또는 plt.grid(False) 코드를 통해 설정할 수 있습니다. 위 그래프에는 grid가 설.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 특정 칼럼의 데이터 종류별로 평균 / 합 구하는 방법 - groupby() 데이터프레임으로 데이터분석을 하다 보면, 특정 칼럼(열) 데이터 종류별로 평균이나 합을 구해야 하는 경우가 있을 수 있는데요, 이러한 경우 groupby() 함수를 사용하여 구할 수 있습니다. groupby() 함수는 말 그대로 그룹을 지어주는 함수로, 평균을 구하는 함수 mean()과 전체 합을 구하는 함수 sum() 을 함께 사용함으로써 그룹별 평균과 합을 구할 수 있습니다. 1. 특정 칼럼, 데이터 종류별로 합 구하기 코드를 보면서 살펴볼텐데요, 먼저 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'name': ['coffee', 'tea', 'juice','milk', 'ade'], 'price': [3000, 4000,.. 더보기