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[데이터분석] 데이터프레임 : 칼럼 이름이 있는 행을 열로 변환하는 방법 - melt() 데이터프레임을 이용하여 데이터를 분석하고 처리하다 보면, 칼럼 제목에 있는 값들을 하나의 열로 바꿔주고 싶을 수 있는데요, 아래 이미지처럼, 첫 번째 표에서 두 번째 표 형식으로 데이터를 변환해서 나타내고 싶을 수 있습니다. 위 표를 보면, 첫 번째 표에서 칼럼 이름에 해당되는 '2019', '2020', '2021' 이 오른쪽 표에서 'year' 라는 이름의 칼럼에 데이터로 추가되었고, 첫 번째 표에서 'item'과 해당 연도에 따른 값에 해당되는 영역이 오른쪽 표에서 'price' 라는 칼럼의 데이터로 변환이 되었습니다. 한편, melt() 라는 함수는 위와 같이 데이터프레임의 형태를 변환해주는 함수인데요, 위와 같은 결과를 나타내기 위해 사용해보도록 하겠습니다. 먼저, 첫 번째 표를 나타낸 데이터프.. 더보기
[데이터분석] plotly : 데이터프레임을 이용하여 데이터 간의 변화를 비교하는 그래프 만들기 이전 글에서는 plotly 라이브러리로 리스트 또는 데이터프레임에 있는 데이터를 사용하여 간단하게 그래프를 그려보는 방법에 대해서 설명드렸는데요, 이번 글에서는 데이터프레임을 이용하여 다른 두 데이터 간의 변화를 비교하는 그래프를 그리는 방법에 대해서 설명드리겠습니다. - plotly() : 데이터프레임 이용하여 두 데이터 간의 변화 비교하기 우선, 아래와 같은 데이터프레임(df)이 있다고 가정해보겠습니다. yearitemprice 02018coffee2500 12018tea4000 22019coffee2500 32019tea4000 42020coffee3000 52020tea5000 62021coffee3500 72021tea5500 위 데이터를 보면 'year' 칼럼에 연도별로, 'item' 칼럼에서.. 더보기
[데이터분석] plotly : 막대 그래프 간단하게 만드는 방법 matplotlib은 그래프를 쉽고 간단하게 그려주는 라이브러리로 유명한데요, plotly 라이브러리 역시 그래프를 쉽고 간단하게 그래프를 그려주고, 특히 깔끔하고 예쁘게 그래프를 그릴 수 있다는 점으로 많이 사용되는 라이브러리입니다. 이번 글에서는 plotly 를 이용하여 가장 기본적인 막대 그래프를 간단하게 만드는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 1. 리스트 데이터를 이용해서 그래프 그리기 plotly로 그래프를 그릴 때, 필요한 데이터는 리스트 또는 데이터프레임의 형식으로 입력할 수 있는데요, 먼저 리스트를 이용해서 그래프를 그리는 방법에 대해서 설명하겠습니다. 먼저 예를 들어, 연도별 가격의 변화를 그래프로 나타내기 위해, 다음과 같은 리스트가 있다고 가정해보겠습니다. year = [2017.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : assign() 으로 새로운 칼럼(열) 추가하기 이전 글에서는 df['칼렴명'] = "입력할 값" 또는 df['칼럼명'] = list(or array) 로 데이터프레임에 새로운 칼럼을 추가하는 방법에 대해 살펴보았는데요, 이번 글에서는 assign() 함수로 새로운 칼럼을 추가하는 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. - assign() : 데이터프레임에 새로운 칼럼 추가하기 assign() 함수는 데이터프레임에 새로운 열을 추가해주는 함수인데요, 먼저, 아래와 같은 데이터프레임(df)이 있다고 가정해보겠습니다. itemcountpricerating 0coffee130004.5 1juice540003.0 2ade250004.0 3milk130002.5 4tea340003.0 5water210004.5 1) 동일한 값 추가하기 assign() 함수는 a.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 칼럼(열) 간단하게 추가하는 방법 데이터프레임에서 새로운 행이나 칼럼(열)을 추가하는 방법은 다양한데요, 이번에는 간단하게 칼럼(열)을 추가하는 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. - 동일한 값이 들어있는 새로운 칼럼 추가하기 새로운 칼럼을 만들고, 그 칼럼에 모두 동일한 값을 넣어야 하는 경우가 있는데요, 우선 아래와 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. itemcountpricerating 0coffee130004.5 1juice540003.0 2ade250004.0 3milk130002.5 4tea340003.0 5water210004.5 여기에 새로운 칼럼 'category'를 만들고 싶고, 데이터가 모두 'drink' 인 칼럼을 만들고 싶다면 아래와 같이 코드를 간단하게 입력하면 됩니다. df['category'] = .. 더보기
[데이터 분석] 빈 데이터 프레임(dataframe) 만드는 방법 pandas 라이브러리로 데이터프레임을 만들 수 있는데요, 기존의 데이터를 이용하여 데이터프레임으로 나타내는 방법과, 처음부터 빈 데이터프레임을 만들어서 데이터를 추가하는 방식으로 만들 수 있습니다. 이번 글에서는 빈 데이터프레임을 만드는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 1. 빈 데이터프레임 만들기 데이터 프레임을 만드는 방법은 간단한데요, pd.DataFrame() 함수 안에 인덱스 설정과 칼럼의 이름을 지정해주면 됩니다. 예를 들어, 10개의 행과 'A', 'B', 'C' 라는 칼럼을 가진 데이터프레임 'df' 를 만들어보도록 하겠습니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame(index=range(0,10),columns=['A','B','C']) 위와 같이 ind.. 더보기
[데이터분석] matplotlib 그래프 : x축 텍스트 회전하는 방법 - rotation matplotlib 라이브러리는 그래프를 쉽고 간편하게 그릴 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. matplotlib에서는 그래프를 다양하게 그릴 수 있도록 여러 모듈을 제공하는데요, 그중 x축 텍스트를 회전하는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 먼저, 아래와 같이 간단한 그래프를 그려보도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(8) item = ['ice coffee', 'hot tea', 'ice ade', 'hot milk', 'ice water', 'ice coke', 'oil', 'smoothie'] values = [2000, 4000, 5000, 2000, 4500, 3000, 5000, 6000].. 더보기
[데이터분석] 데이터 프레임 - 새로운 행 추가하기 - loc[ ] 데이터 프레임으로 데이터 분석을 할 때, 필요에 의해서 새로운 행을 추가해야 할 수 있는데요, 이때 iloc 또는 loc 함수를 사용하여 새로운 행을 추가할 수 있습니다. 먼저, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. tempitemcountpricerating 0hotcoffee130004.5 1icejuice540003.0 2iceade250004.0 3hotmilk130002.5 4hottea340003.0 5icewater210004.5 위 데이터프레임에서 새로운 행을 추가하고 싶다면, loc[ ] 함수를 사용하면 되는데요, df.loc['인덱스번호 또는 이름'] = [ 데이터 리스트 ] 와 같이 코드를 입력하면 됩니다. 따라서 만약 맨 마지막에 ['ice', 'coke', 3, 20.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 특정 조건 만족하는 행 삭제하기 - drop() 이전 글에서는 특정 조건을 만족하는 행을 추출하고, 해당되는 인덱스를 반환하는 방법에 대해서 살펴보았는데요, 이번 글에서는 특정 조건을 만족하는 행을 삭제하는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 1. 특정 조건 만족하는 행의 인덱스 찾기 특정 조건을 만족하는 행을 삭제하기 위해선, 해당되는 행의 인덱스를 알아야 이를 이용해서 삭제할 수 있는데요, 먼저, 인덱스를 찾는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 아래와 같은 데이터 프레임이 있다고 가정할 때, tempitemcountpricerating 0hotcoffee130004.5 1icejuice540003.0 2iceade250004.0 3hotmilk130002.5 4hottea340003.0 5icewater210004.5 만약 'price' 칼럼.. 더보기
[데이터분석] 데이터프레임 : 특정 조건 만족하는 행 추출 & 해당 인덱스 반환 데이터 프레임으로 데이터 분석을 할 때, 특정 조건을 만족하는 행을 추출하거나, 조건을 만족하는 행의 인덱스 번호를 반환시킬 수 있는데요, 아래 코드를 보면서 설명하도록 하겠습니다. 1. 특정 조건 만족하는 행 추출하기 먼저, 아래와 같이 음료와 관련한 데이터프레임이 있다고 가정해보겠습니다. tempitemcountpricerating 0hotcoffee130004.5 1icejuice540003.0 2iceade250004.0 3hotmilk130002.5 4hottea340003.0 5icewater210004.5 만약 이 데이터 프레임에서 'price' 칼럼의 데이터가 4000 이상인 행만 추출해서 보고 싶다면 다음과 같이 코드를 입력하면 됩니다. df[df['price'] >= 4000] temp.. 더보기

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