반응형

pandas 4

[데이터분석] 어디지역의 아파트를 사야할까? (#서울특별시)

안녕하세요. 오늘은 부동산 "시군구별평당가격"에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 그 중에서도 "서울특별시"지역에 대해서 알아볼까합니다. 차트 아래 차트는 "서울특별시의 시군구별평당가격" 를 나타낸 내용입니다. x축의 값은 시간을 나타냅니다. y축의 값은 평당거래액을 나타내며 단위는 만원입니다. 왼쪽 위에는 범례(legend)를 나타냅니다. 해당 그래프는 시간에 따라 평당거래금액의 변화 추이를 확인하기 위한 그래프입니다. 차트 오른쪽에 붙어있는 테이블은 평균, 편차, 최소값, 최대값, 상위 하위 25%, 중간값을 나타냅니다. 위 차트에서는 평당거래액의 편차가 크면 클수록 네모박스의 크기가 커집니다. 네모박스가 커진것은 월마다 평당가격의 변화가 크다고 해석하시면 됩니다. 네모박스 안에 있는 초록색 선은 해당 ..

경제/부동산 2018.12.08

엑셀 언제까지? 간단한 개발로 3초안에 정산 순삭! (엑셀하는 사람들 모여라~) 판다스(Pandas)로 한방에!

영상 ​ 엑셀 언제까지? 간단한 개발로 3초안에 정산 순삭! (엑셀하는 사람들 모여라~) https://youtu.be/hRMAl3cRE8c # 정산하는 방법 안녕하세요 동화입니다. 엑셀로 반복적인 지긋지긋한 정산은 이제그만~ 손쉬운 코딩으로 자동화 하면! 3초면 정산 완료! # 오늘 다루는 주제 * 정산 어떻게 하면 쉽게 할 수 있을까? * 쥬피터랩(Jupyterlab)을 사용하고 정산하기 * 판다스(Pandas)를 사용해서 쉽게 정산하기 * 일상에서 간단한 프로그래밍 * 배달의 민족, 요기요, 배달통 정산 3초에 끝내기 # URLs * http://jupyter.org/ * https://pandas.pydata.org/ * https://jupyterlab.readthedocs.io/en/... #..

Programming 2018.11.18

[데이터 분석] Python 라이브러리 - Pandas, Matplotlib, Numpy 10분만에 배우기

Python에서 데이터 분석을 위한 라이브러리 Pandas, Matplotlib, Numpy를 10분만에 익히는 방법 python에서 데이터 분석을 하기 위해서는 주로 사용하는 라이브러리가 있습니다. pandas, matplotlib, numpy입니다. 패키지들을 이용하는 이유는 데이터 분석을 용이하게 할 수 있도록, matrix연산과 시각화를 지원합니다. pandas는 DataFrame, Series의 데이터 객체를 이용해서 데이터를 쉽게 가공을 할 수 있습니다. 더나아가 평균, 분산, 최대, 최소 등을 쉽게 연산할 수 있습니다. 그 외에도 데이터 변수 사이에 연관성, 그룹, 선택, 조인 등의 다양한 함수를 통해 matrix를 효율적으로 쉽게 가공 할 수 있습니다. matplotlib은 데이터의 분포 ..

데이터분석 2016.07.07

[Python] 차트 그리기 :: Pandas, Matplotlib, Numpy

들어가며 데이터 분석을 하다보면, 시각화(Visualization)을 해야한다. 우리가 물론 값을 눈으로 확인하면 되지만, 전체적인 추이를 확인하거나, 일정 패턴이 있는지 확인하기 위해서는 그래프만큼 좋은게 없다. 파이썬은 데이터 분석을 하기 위해한 모듈이 갖춰져 있어 많은 사람들이 사용한다. R이나 Matlab을 사용하는 사람도 많지만, 뭐 셋다 거의 비슷비슷하다. 내 주위 사람은 matlab을 사용하다가 파이썬으로 넘어오기도 한다. 그 이유는 약간 파이썬이 구현적인 느낌을 받는다나... 사실 왜 넘어온지는 모르겠지만 일단! 파이썬에서는 Pandas, Matplotlib, Scipy, Numpy를 이용하고, 거기에 machine-learning을 하기 위한 scikit-learn만 잘쓰면 어디서 데이터..

Programming/Python 2016.05.20
반응형