Rabbit's efficient coding 🖥️🐇 & 금융

데이터를 퍼센테이지로 비교해서 보고싶을때 Pie chart(파이 차트)를 사용한다  포켓몬 데이터를 이용하여 Pie chart를 그려보자  df idspeciesgeneration_idheightweightbase_experiencetype_1type_201bulbasaur10.76.964grasspoison12ivysaur11.013.0142grasspoison23venusaur12.0100.0236grasspoison34charmander10.68.562fireNaN45charmeleon11.119.0142fireNaN...........................802803poipole70.61.8189poisonNaN803804naganadel73.6150.0243poisondragon80480..

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sb  포켓몬데이터가 있다. idspeciesgeneration_idheightweightbase_experiencetype_1type_201bulbasaur10.76.964grasspoison12ivysaur11.013.0142grasspoison23venusaur12.0100.0236grasspoison34charmander10.68.562fireNaN45charmeleon11.119.0142fireNaN...........................802803poipole70.61.8189poisonNaN803804naganadel73.6150...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt   #별칭지정import seaborn as sb Matplotlib파이썬 시각화 라이브러리 plot() : 다이어그램에 점(마커)을 그리는데 사용한다marker : 지정된 마커로 각 지점을 강조할 수 있다 linestyle : 플롯된 선의 스타일을 변경할 수 있다 xlable(), ylable() : x축과 y축에 대한 레이블을 설정할 수 있다 grid() : 플롯에 그리드 선을 추가할 수 있다     subplot() : 여러 그래프를 그릴 수 있다 ex)plt.subplot(1,2,2) #1줄에 두칸에 두번째에 그래프를 표시한다ex) grid( axis = 'y' )    #그..

배열 조인- 두 개 이상의 배열내용을 단일 배열에 넣는 것을 의미 Numpy에서는 축을 기준으로 배열을 조인한다stack() : 연결과 동일하고 차이점은 스태킹이 새축을 따라 수행된다는 것이다 명시적으로 전달되지 않으면 0으로 간주된다2) hstack() : 행을 따라 쌓는 도우미 3) vstack() : 열을 따라 쌓는 도우미 기능을 제공4) dstack() : 깊이와 동일한 높이를 따라 쌓는 도우미 기능을 제공 stack : 새로운 버티컬 축으로 수행된다ver1 = np.array([1,2,3])ver2 = np.array([4,5,6])verti = np.stack((ver1, ver2), axis=1)print(verti) hstack() : 행을 따라 쌓기vstack() : 함수는 주어진 배열을..

컬럼(column)을 인덱스(index)로 만들기 df.set_index('name', inplace = True) bikepantsshirtssuitsname    A203015.045.0B1552.07.0C2030NaNNaN    다시 index를 컬럼으로 만들기 df.reset_index(inplace = True)   name bike pantsshirts suits 0A203015.045.01B1552.07.02C2030NaNNaN  새로운 컬럼(column) 만들기 # 새로운 컬럼 name을 만들되, 데이터는 A,B,C라고 넣자.  hatpantsshirts suits 0203015.045.011552.07.022030NaNNaN  df['name'] = ['A' , 'B' , 'C'] df ..

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.str.upper.html pandas.Series.str.upper — pandas 2.2.1 documentationConverts first character of each word to uppercase and remaining to lowercase.pandas.pydata.org 이곳에서 판다스의 함수정보를 알 수 있다.    df.str.replace('a','b')  데이터의 문자열 a를 b로 바꿔준다   - > df.str.replace('$','').astype(float)            #astype(float) 는 df의 type을 모두 float로 바꿔준다. str, in..

Pandas [Panel Data + Python Data Analysis] NumPy and Matplotlib를 통합한 것이다데이터셋들을 merge(병합) 할 수 있습니다 기본적인 통계데이터 제공NaN values 를 알아서 처리합니다숫자 문자열을 알아서 로드합니다데이터를 분석하는 데 사용합니다지저분한 데이터세트를 정리하여 읽기 쉽고 관련성있게 만듭니다 고급 => 상관관계, 플로팅    설치 pip install pandas  판다스의 1차원 데이터를 => 시리즈(Serise)라고 부릅니다판다스의 2차원 데이터를 = > 데이터프레임(DataFrame)이라고 부릅니다  1차원 데이터 : 시리즈 (Serise)  x = pd.Series(data = data, index = index)eggs ..

함수 :함수는 코딩하는 사람에게 효율성, 편의성을 가져다주기 위해 사용한다  자바 스크립트에선 function, 함수명 () => java method, 파이선에서는 def으로 사용한다 매개변수라고 하는 데이터를 함수에 전달할 수 있다 호출될 때만 실행되는 코드블록이다. 결과로 데이터를 변환할 수 있으며 어떤 언어에서든 호출한다 파이선도 재귀함수(함수 스스로 자신을 호출)를 허용한다  def my_function(): #함수 함수명 print("함수는 호출할때 실행") #코드블럭my_function() #함수명을 그대로 다시 써주는 것을 호출이라고 한다  매개변수를 "파라미터"라고 하고,  매개변수 수를 "인수"라고 한다 함수의 관점에서 보면 매개변수는 함수정의..

a, b = 33, 33 if b > a:         #1) 참인 경우    print("b is greater than a") elif a >= b:     #2) 1번 조건이 참이 아닌경우 실행할 another조건    print("Nop") else:               #3) 거짓인 경우    print("same same")  논리연산자 and-두 조건이 모두 참이어야 True 입니다if num1 > 0 and num2 > 0: print("두 숫자 모두 양수입니다.") else: print("하나 이상의 숫자가 양수가 아닙니다.")  논리연산자 or-두 조건 중 하나만 참이어도 True 입니다    if num > 10 or num   논리연산자 not-..

반복문파이썬에는 두가지 기본 루프명령이 있습니다-while -for  while# break문 : 지정된 숫자에서 중지한다w = 1while w   #continue Statement : 지정된 숫자를 건너뛰고 지정된 범위까지 계속한다cont = 0while cont   forFor는 시퀀스(목록,튜플,사전,집합 또는 문자열)을 반복하는데 사용한다fruits = ["apple","banana","cherry"]for z in fruits: if z == "banana": break print(z) => 결과 : "apple","banana"  range 사용하기 for i in range(3) : print("비트코인") 결과비트코인비트코인비트코인  for i in range..