[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..
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[데이터분석] matplotlib : 그래프 눈금 간격 지정 방법
matplotlib 라이브러리는 그래프를 쉽게 그리도록 도와주는 라이브러리인데요, 기본적으로 그래프를 그리면 눈금이 자동으로 지정되어서 출력됩니다. 하지만 눈금이 원하는 그래프와 적절하지 않다면 이를 조정해야 하는데요, 눈금 간격을 지정하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. - 그래프 눈금 간격 설정하기 먼저, matplotlib 라이브러리와 numpy 배열을 이용하여 간단한 그래프를 만들어보도록 하겠습니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.arange(0,10,1) #0,2,4,6,8 plt.plot(a,a,'bo') 출력된 결과를 보면, x축과 y축의 눈금 모두 2로 설정이 되어 있는데요, 눈금 간격을 설정하는 방법은 xtic..
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[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..
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[파이썬] 리스트 인덱싱 기초 : list[-1] 이란?
리스트 안에 있는 데이터를 인덱싱 하는 것은 매우 간단하면서도 기초적인 것인데요, 간단하게 인덱싱 하는 방법에 대해 살펴보도록 하겠습니다. - 리스트(List) 인덱싱 하기 우선 다음과 같은 리스트 'list1'이 있다고 가정해보겠습니다. list1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ,10] 리스트에서 인덱스는 0부터 시작하는데요, 만약 두 번째 데이터를 갖고 오고 싶다면 인덱스가 1인 데이터를 찾아와야 합니다. 한편, 인덱싱 하는 방법은 리스트명[인덱스번호] 처럼 코드를 입력하면 됩니다. # 첫 번째 데이터 인덱싱 list1[0] # 두 번째 데이터 인덱싱 list1[1] 그렇다면, 리스트에 데이터가 몇 개 인지 모를 정도로 매우 많은데, 마지막에 있는 데이터를 인덱싱 하려면 어..
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[파이썬] 인덱스 반환 함수 - enumerate() 란?
enumerate() 함수는 주로 반복문에서 사용되는데요, 몇 번째 반복되고 있는지 인덱스를 확인할 때 사용합니다. enumerate 함수를 어떻게 사용하는지 다음 코드를 보면서 살펴보도록 하겠습니다. - enumerate() 먼저, 아래와 같은 리스트 'list1'이 있고, list1에 있는 데이터를 하나씩 출력할 때 보통 다음과 같이 코드를 작성합니다. list1 = [50,100,150,200,250,300] for i in range(len(list1)) : print(i, "번째 데이터 :", list1[i]) 0 번째 데이터 : 50 1 번째 데이터 : 100 2 번째 데이터 : 150 3 번째 데이터 : 200 4 번째 데이터 : 250 5 번째 데이터 : 300 여기서 반복하는 것을 ran..
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