희주는 개발중

📍 FOLIUM 패키지: 지도 이용해 data 시각화 하는 도구In [1]:# !pip install foliumimport foliumimport pandas as pd ✅ 지도 생성: folium.Map(location=[x, y], zoom_start=n)zoom_start : 확대비율In [2]:map_osm = folium.Map(location=[45.5236,-122.6750], zoom_start=13)map_osm Out[2]:  ✔️ 마커설정 마커 생성folium.Marker([x, y], popup='popup', icon=folium.Icon(color='color', icon='icon'))마커 생성 후 부착 하는 코드folium.Marker().add_to()In [3]:map..

📍 seaborn: 다양한 형태의 그래프를 통해서 데이터 시각화를 할 수 있는 라이브러리In [1]:import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt ✔️ 한글폰트 설정In [2]:import matplotlibmatplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windowsmatplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' # Macmatplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 한글 폰트 사용 시, 마이너스 글자가 깨지는 현상 해결 ✅ 히스토그램: sns.histplot(value, bins, kde=True/False, heig..

📍 Matplotlib : 다양한 형태의 그래프를 통해서 데이터 시각화를 할 수 있는 라이브러리 In [1]: import matplotlib.pyplot as plt ✔️ 한글폰트 설정 In [2]: import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windows matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' # Mac matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 한글 폰트 사용 시, 마이너스 글자가 깨지는 현상 해결 ✅ 2023 대한민국 인구 피라미드 그려보기 In [3]: # 인구 데이터 불러오기 import pandas as pd..

📍 Matplotlib : 다양한 형태의 그래프를 통해서 데이터 시각화를 할 수 있는 라이브러리 In [1]: import matplotlib.pyplot as plt ✔️ 한글폰트 설정 In [2]: import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windows matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' # Mac matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 한글 폰트 사용 시, 마이너스 글자가 깨지는 현상 해결 ✅ 산점도 그래프 : plt.scatter(x, y, marker='marker') plt.xlabel('xlabel'..

📍 Matplotlib : 다양한 형태의 그래프를 통해서 데이터 시각화를 할 수 있는 라이브러리 In [1]: import matplotlib.pyplot as plt ✔️ 한글폰트 설정 In [2]: import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windows matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' # Mac matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 한글 폰트 사용 시, 마이너스 글자가 깨지는 현상 해결 ✅ 원 그래프 : plt.pie(y, labels=[label_list], autopct='%.1f', shadow=T..

📍 Matplotlib : 다양한 형태의 그래프를 통해서 데이터 시각화를 할 수 있는 라이브러리 In [1]: import matplotlib.pyplot as plt ✔️ 한글폰트 설정 In [2]: import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windows matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' # Mac matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 한글 폰트 사용 시, 마이너스 글자가 깨지는 현상 해결 ✅ 막대 그래프 : plt.bar(x, y, color='color' / [color_list], width=width..

📍 Matplotlib : 다양한 형태의 그래프를 통해서 데이터 시각화를 할 수 있는 라이브러리 In [1]: import matplotlib.pyplot as plt ✔️ 한글폰트 설정 In [2]: import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windows matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' # Mac matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 한글 폰트 사용 시, 마이너스 글자가 깨지는 현상 해결 ✅ 꺾은선 그래프 In [3]: x = [1, 2, 3] y = [2, 4, 8] plt.plot(x, y) plt.s..

📍 Matplotlib : 다양한 형태의 그래프를 통해서 데이터 시각화를 할 수 있는 라이브러리 In [1]: import matplotlib.pyplot as plt ✔️ 한글폰트 설정 In [2]: import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windows matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' # Mac matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 한글 폰트 사용 시, 마이너스 글자가 깨지는 현상 해결 ✅ 다중 그래프 : plt.plot(x, y) plt.plot(x, y) In [3]: x = [1, 2, 3] y1 ..

📍 Matplotlib : 다양한 형태의 그래프를 통해서 데이터 시각화를 할 수 있는 라이브러리 In [1]: import matplotlib.pyplot as plt ✔️ 한글폰트 설정 In [2]: import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windows matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' # Mac matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 한글 폰트 사용 시, 마이너스 글자가 깨지는 현상 해결 ✅ 그래프 기본 : plt.plot(x, y) In [3]: x = [1, 2, 3] y = [2, 4, 8] plt...

📍 데이터병합 ✅ concat() : pd.concat([df1, df2], axis, join, ignore_index=True/False) axis : 0(default값) 행방향 / 1 열방향 결합 join : 'inner' / 'outer'(default값) ignore_index=True : index 초기화 In [1]: import pandas as pd import numpy as np df1=pd.DataFrame( np.arange(6).reshape(3,2), index=['a','b','c'], columns=['데이터1','데이터2'] ) df1 Out[1]: In [2]: df2=pd.DataFrame( 5+np.arange(4).reshape(2,2), index=['a','c..