[seaborn] 데이터 정리 및 다양한 시각화 실행
데이터 정리 - 우리가 사용할 데이터프레임 crime_anal_station 은 다음과 같다. - 일단 해당 데이터를 활용해서, '구별'을 인덱스로 하여, 값의 합계를 나타낸 피봇테이블을 만들었다. crime_anal_gu = crime_anal_station.pivot_table( #여기서 pd.pivot_table(crime_anal_station, ~ 으로 시작해도 된다. index="구별", aggfunc=np.sum, ) - 여기서 우리는 lat, lng 컬럼이 필요가 없기 때문에, 삭제한다. (drop()을 활용했다.) crime_anal_gu.drop(["lat", "lng"], axis=1, inplace=True) - 우리가 궁금한 수치는, 각 범죄별 '검거율'이다. 예를 들면 살인의 검..
2021. 10. 14.
[pandas.pivot_table] 피봇테이블, 개꿀.
pandas.pivot_table - pandas 피봇테이블은 크게 index, columns, values, aggfunc으로 구성된다. - 피봇테이블을 그려 볼 데이터를 가져왔다. - pd.pivot_table() 로도 가능하지만, 해당 데이터프레임(df)이 있다면, df.pivot_table()로 만들 수 있다. - 피봇테이블을 만들었을 때, 숫자데이터만 취합된다. 문자로 된 것들은 보여주지 않는다. - 인덱스 설정은, index="인덱스"로 한다. df.pivot_table(index="name") - 멀티 인덱스도 가능하다. 2개 이상의 인덱스를 넣을 때는 리스트로 감싸서 넣어주면 된다. df.pivot_table(index=["Name", "Rep", "Manager"]) - values 설정..
2021. 10. 13.
[4일차] 파이썬으로 코딩 예제 풀고, 기초수학 출발
[연습문제] - 점수별 결과 출력 프로그램 코딩 연습 # 점수 입력받기 score = [0,0,0,0,0] score[0] = int(input("국어 점수를 입력하세요.")) score[1] = int(input("영어 점수를 입력하세요.")) score[2] = int(input("수학 점수를 입력하세요.")) score[3] = int(input("과학 점수를 입력하세요.")) score[4] = int(input("국사 점수를 입력하세요.")) #총점, 평균, 편차 출력 index = ['국어', '영어', '수학', '과학', '국사'] everyone = [85, 82, 89, 75, 94] sum_everyone = sum(everyone) avr_everyone = int(sum_every..
2021. 10. 12.
