세조목

1. 차트 개괄 df = pd.DataFrame({ 'A' : [1,2,3,4,5], 'B' : [5,4,3,2,1] }) df.plot(x='A', y='B') 위와 같이 만든 데이터프레임이 있을때 x축과 y축에 각각의 컬럼 이름을 넣어주면 간단하게 그래프를 그릴 수 있다. data_grouped = data.groupby('year')[['year', 'passengers']].sum() 위와 같은 데이터 프레임을 그래프로 나타낼때는 plt.plot(data_grouped['year'], data_grouped['passengers']) plt.plot( )안에 세로축에 넣을 컬럼, 가로축에 넣을 컬럼을 순서대로 넣어주는 식으로도 차트를 그릴 수 있다. x = [1,2,3,4,5] y = [2,4,6..

assign 메서드는 DataFrame에 새로운 컬럼을 할당하는 메서드이다. 만약 기존 컬럼의 이름과 신규 컬럼의 이름이 같다면 신규 컬럼의 이름으로 덮어쓴다. log_date = ['19-02-01', '19-02-02', '19-02-03', '19-02-04', '19-02-05', '19-02-06', '19-02-07', '19-02-08', '19-02-09', '19-02-10', '19-02-11', '19-02-12', '19-02-13', '19-02-14', '19-02-15', '19-02-16', '19-02-17', '19-02-18', '19-02-19', '19-02-20', '19-02-21', '19-02-22', '19-02-23', '19-02-24', '19-02-2..

1. 인덱스 1) 인덱스 제거 방법 1 - 데이터 저장 時 data.to_csv("tips_data.csv", index=False) 2) 인덱스 제거 방법 2 - 데이터 불러올 時 df = pd.read_csv("tips_data.csv", index_col=0) 3) 인덱스 설정 df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B' : ['a','b','c']}, index = ['idx3', 'idx2', 'idx1']) 2. DataFrame 만들기 data = {'name' : ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age' : [25,30, 35], 'gender' : ['female', 'male', 'male'] } df = pd.DataFrame(data) 3...

최근 VSCode라는 IDE를 쓰기 시작했다. 들어보니 많은 개발자들과 분석가들이 사용하는 프로그램이라고한다. 나는 주피터 노트북 Extension을 설치해서 구글 colab처럼 셀 단위로 코드를 입력하는 환경에서 분석 공부를 진행하고 있는데 폰트 사이즈를 조절하기가 굉장히 불편했다. setting의 Font Size에 들어가서 그 때 그 때 바꿔야했기 때문이다. 그러던 중 ctrl+마우스 휠로도 폰트 사이즈를 조절할 수 있다는 것을 알게 되었다. 방법은 굉장히 간단했다. ctr+, 를 눌러서 Settings에 들어간 후 검색창에 'wheel'을 입력하면 아래 페이지가 나오는데 여기서 빨간색 테두리 안에 들어있는 'Mouse Wheel Zoom'을 체크해주면 된다.