DS_Study/서울시 CCTV 현황

In [3]: import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl # 마이너스 부호 때문에 한글 깨질 수 있어서 주는 설정 plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False mpl.rc("font", family="Malgun Gothic") %matplotlib inline In [19]: import pandas as pd import numpy as np CCTV_Seoul = pd.read_csv('../data/01. Seoul_CCTV.csv', encoding = 'utf-8') CCTV_Seoul.rename(columns = {CCTV_Seoul.columns[0]:'구별', CCTV_Seoul.columns[1..
matploblib 기초¶ In [1]: import matplotlib.pyplot as plt #매트랩의 시각화 기능들을 담아놓은게 pyplot이다. # 한글 폰트 인식 from matplotlib import rc rc("font", family="Malgun Gothic") # 아래 두 코드 중 하나 실행하면 됨 (둘이 같은 기능) # 그린 그래프를 쥬피터 노트북에 바로 나타나게 해주는 설정 %matplotlib inline #get_ipython().run_line_magic("matplotlib","inline") matplotlib 그래프 기본 형태 plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(x,y) plt.show() In [18]: # 가로축 크기가 10, 세로축 크..
4. 두 데이터 합치기 CCTV_Seoul.head(1) 구별 CCTV 수 2013년도 이전 2014년 2015년 2016년 최근 증가율 0 강남구 3238 1292 430 584 932 150.619195 pop_Seoul.head(1) 구별 인구수 한국인 외국인 고령자 외국인 비율 고령자 비율 1 종로구 164257 154770 9487 26182 5.775705 15.939656 # 둘다 구별에 대해 중복되지 않은, 25개의 같은 구를 보유하고 있으므로, how는 문제가 되지 않는다. data_result = pd.merge(CCTV_Seoul,pop_Seoul,how='inner',on='구별') data_result.head(3) 구별 CCTV 수 2013년도 이전 2014년 2015년 2016..
pandas 에서 데이터 프레임을 병합하는 방법 pd.concat() pd.merge() pd.join() # 딕셔너리 안의 리스트 형태, 열 단위로 데이터가 만들어진다. left = pd.DataFrame({ "key":["K0","K4","K2","K3"], "A" : ["A0","A1","A2","A3"], "B" : ["B0","B1","B2","B3"] }) left key A B 0 K0 A0 B0 1 K4 A1 B1 2 K2 A2 B2 3 K3 A3 B3 #리스트 안의 딕셔너리 형태, 행 단위로 데이터가 만들어진다. right = pd.DataFrame([ {"key":"K0","C":"C0","D":"D0"}, {"key":"K1","C":"C1","D":"D1"}, {"key":"K2",..
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