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Matploblib) 데이터 시각화 4편, 엑셀 값을 가져와서 그래프 그리기 나도코딩 유튜브를 참고하여 적었습니다! 가져온 엑셀 값입니다. pandas 실습 시 사용했던 파일과 동일합니다. df = pd.read_excel('score.xlsx') plt.plot(df['순번'],df['영어']) plt.plot(df['순번'],df['수학']) grid 옵션을 주면 더 이쁘게 그래프를 그릴 수 있습니다. plt.grid(axis = 'y', color = 'purple', alpha = 0.2, ls = '--') #격자 만들어주기 plt.show() 2023. 1. 17.
Matploblib) 데이터 시각화 3편, 막대 그래프(bar 이용하기) 나도코딩 유튜브를 참고하여 적었습니다! 꺾은선 그래프는 'plot(x,y)'로 그렸었지요. 이번 시간에는 막대 그래프를 그리는 실습을 진행하겠습니다. 1. 막대 그래프를 그리는 방법입니다. import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' matplotlib.rcParams['font.size'] = 15 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 막대 그래프 labels = ['강백호','서태응','정대만'] values = [190, 167,184] plt.bar(labels , values) plt.show() 색깔 .. 2023. 1. 17.
Matploblib) 데이터 시각화 2편, 그래프 저장, 좌표 입력, 다중데이터, legend(label) 응용 나도코딩 유튜브를 참고하여 적었습니다! 1. 그래프 저장하는 방법입니다. plt.savefig('graph.png', dpi = 100) # graph.png로 저장된다 *dpi는 확대 기능을 한다고 생각하시면 됩니다. 2. 그래프에 좌표를 기입하는 방법입니다. for idx, txt in enumerate(y): plt.text(x[idx] ,y[idx] + 0.3 ,txt, ha = 'center',color = 'blue') # y 데이터 [2,4,8] > txt, 0, 1, 2 > index 3. 다중 그래프를 그리는 방법입니다. plt.plot(days,az, label = 'az') plt.plot(days,pfizer, label = '화이자', marker = 'o', ls = '--') .. 2023. 1. 17.
Matploblib) 데이터 시각화 1편, 그래프 그리기, 스타일 적용하기 및 축 이름, 범주 설정, 해당 그래프가 어떤 데이터인지 명시해주기. 나도코딩 유튜브를 참고하여 적었습니다! 1. 그래프 그리기 import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3] y = [2,4,8] plt.plot(x,y) plt.show() 선을 두껍게 하는 방법입니다. plt.plot(x,y, label = '데이터 1', linewidth = 5) #데이터의 선 두께가 굵어짐 Marker 스타일 입히기 꺾은선 그래프를 그리되, 실질적인 데이터가 있는 부분에 o를 형성시키는 방법입니다. lt.plot(x,y, marker = 'o') #데이터가 있는 곳에만 o가 생김 마찬가지로, 데이터가 있는 부분에만 o를 출력할 수 있습니다. plt.plot(x,y, marker = 'o', linestyle = 'None') 동그라미가 아닌 역삼각형으.. 2023. 1. 16.
Pandas) 데이터 분석 9편, 함수 적용 및 그룹화 1. 함수 적용 apply를 통해 데이터를 가공할 수 있습니다. import pandas as pd df = pd.read_excel('score.xlsx',index_col = '순번') # 함수 적용, apply # 키 뒤에 cm 붙이기 def add_cm(height): return str(height) + 'cm' df['키'] = df['키'].apply(add_cm) # add 함수를 호출한 결과 데이터 반영 print(df) 영어로 되어있는 란에 첫 글자는 대문자, 나머지는 소문자로 변환시키는 함수를 적용하겠습니다. # def capitalize(lang): # if pd.notnull(lang): # return lang.capitalize() # 처음 대문자, 나머지 소문자 # retur.. 2023. 1. 16.
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