CCTV 3
Pandas에서 데이터 프레임을 병합하는 방법
(1) pd.concat( )
(2) pd.merge( )
(3) pd.join( )
딕셔너리 안에 리스트 형태
(1) 데이터가 열로 들어간다.
리스트 안에 딕셔너리 형태
(1) 데이터가 행으로 들어간다.
pd.merge()
(1) 두 데이터 프레임에서 컬럼이나 인덱스를 기준으로 잡고 병합하는 방법
(2) 기준이 되는 컬럼이나 인덱스를 키값이라고 한다.
(3) 기준이 되는 키값은 두 데이터 프레임에 모두 포함되어 있어야 한다.
연도별 데이터 컬럼 삭제
(1) del
(2) drop( )
인덱스 변경
(1) set_index()
(2) 선택한 컬럼을 데이터 프레임의 인덱스로 지정한다.
상관계수 구하기
(1) corr()
(2) 숫자만 들어가야 한다.
CCTV 4~5
matplotlib 실행
(1) 예시
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc
rc('font', family='Malgun Gothic')
#%matplotlib inline
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
matplotlib 그래프 기본 형태
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, y)
plt.show
삼각함수 그리기
(1) np.arange(a, b, s): a부터 b까지 s의 간격
(2) np.sin(value)
그래프 커스텀
(1) 예시
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(
t,
y,
color='green',
linestyle='dashed', # - : 실선, -- : dashed
marker='o',
markerfacecolor='blue',
markersize=15)
plt.xlim([-0.5, 6.5])
plt.ylim([0.5, 9.5])
plt.show()
Numpy 를 이용한 1차 직선 만들기
(1) np.polyfit() : 직선을 구성하기 위한 계수를 계산
(2) np.poly1d() : polyfit 으로 찾은 계수로 파이썬에서 사용할 수 있는 함수로 만들어주는 기능
경향선을 그리기 위한 x 데이터 생성
(1) fx= np.linspace(100000, 700000, 100)
(2) np.linspace(a, b, n) : a부터 b까지 n개의 등간격 데이터 생성