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판다스는 데이터를 관리하는 것을 간편하게 만들어주는 라이브러리이다. 데이터를 표 형태로 다루기 때문에 사용자는 데이터를 쉽게 이해하고 조작할 수 있다. 데이터를 표로 정리하고 관리하는 것은 변수를 배열로 다루는 것과 유사한데, 이를 보다 편리하게 만들기 위해 구조체와 클래스와 같은 개념이 사용됩니다. 판다스는 이러한 개념들을 활용하여 데이터를 관리하고 분석하는 과정을 단순화시켜준다. 빅데이터 분석에서 판다스는 필수적인 도구로 자리매김하고 있으며, 이를 통해 사용자는 데이터를 2차원 표로 간단하게 이해하고 분석할 수 있다.    판다스(Pandas)란 무엇일까?판다스(Pandas)는 파이썬으로 만들어진 데이터 분석을 쉽게 해주는 라이브러리이다.이를 통해 데이터를 불러오고, 정리하며, 분석하는 작업을 간편하..

Python을 사용하여 Matplotlib을 이용해 산점도를 그리는 과정을 나타낸다. 여기서 산점도는 무작위로 생성된 점들을 그래프 상에 나타낸다.    랜덤 데이터의 산점도먼저, 코드는 x, y, size라는 세 개의 리스트를 만든다. 이 리스트들은 각각 x좌표, y좌표, 점의 크기를 나타낸다.import matplotlib.pyplot as pltimport randomx=[]y=[]size=[]for i in range(100): x.append(random.randint(50,100)) y.append(random.randint(50,100)) size.append(random.randint(10,100))plt.scatter(x, y ,s=size)plt.show() 다음으로, 반복문을 통..

제주도 성별 인구 파이 차트로 시각화이 코드는 '제주특별자치도'의 남성과 여성의 0세부터 100세까지의 인구 분포를 파이 차트로 시각화하는 과정을 수행한다. 먼저 CSV 파일을 읽어온 후, '제주특별자치도'인 행을 찾는다. 그런 다음, 해당 행에서 남성 데이터와 여성 데이터를 각각 male 리스트와 female 리스트에 저장한다. 남성 데이터는 음수로 변환하여 저장하고, 여성 데이터는 양수로 저장한다. 여기서 break문은 '제주특별자치도' 행을 찾은 후에는 더 이상 다음 행을 읽지 않고 반복문을 종료하기 위해 사용된다. 그 후, plt.pie([10,20])는 남성과 여성의 데이터를 표현하기 위해 남성과 여성의 총 합계를 각각 10과 20으로 임의로 설정하여 파이 차트를 그린다. 이는 실제 남성과 여성..

이전에는 연령별로 0세부터 100세까지의 인구 현황을 시각화했던 것과는 다르게, 이번에는 지역별로 남녀 인구수 비율과 세대당 인구를 비교하여 시각화하려고 한다. 이를 통해 각 지역의 성별 인구 분포와 세대당 평균 인구를 확인할 수 있다. 목차 입력된 지역의 연령별 인구 분포 시각화import csvimport matplotlib.pyplot as pltf = open('age.csv', 'r', encoding = 'cp949')data = csv.reader(f, delimiter=',')header = next(data)result =[]dongname = input('찾고 싶은 지역의 이름을 알려주세요. ')for row in data: if dongname in row[0]: for i i..

목차 우리 동네 인구 통계 데이터 분석인구 통계 데이터 다운로드검색 "주민등록 인구통계 데이터" https://jumin.mois.go.kr/  행정안전부에서 주민등록 인구통계 데이터를 가져온다. 총 인구수를 한눈에 볼수 있도록 내가 보고 싶은 내용을 연도별 월별 데이터를 가져올수 있다. 특정 데이터는 csv 또는 excel파일을 다운로드 받으면 된다. 2024년 기준으로 전국 동별 인구현황이 나온다.  인구통계 데이터 분석을 위한 준비과정구글 코랩사용구글 코랩에서 새 노트를 만든다.파일 이름은 "인구통계.ipynb"로 설정데이터 다운로드 및 설정최상위 루트에서 content 폴더를 찾는다.다운로드 받은 "age.csv"파일을 해당 경로 넣는다.가설 설정과 검증주어진 데이터를 통해 여러가지 가설을 설정한..

Matplotlib을 사용하여 히스토그램 그리기 히스토그램은 데이터를 구간(또는 범주)으로 나누고, 각 구간에 속하는 데이터의 빈도수를 막대로 나타낸다.이렇게 구간별 빈도수를 시각적으로 나타내어 데이터의 분포를 파악할 수 있다. import matplotlib.pyplot as pltplt.hist([1,2,3,4,5,6,7,8,9])plt.show() `plt.hist()` : 주어진 데이터의 분포를 히스토그램으로 그린다.   주사위 시뮬레이션 파이썬의 matplotlip 라이브러리를 사용하여 주사위 시뮬레이션 결과를 히스토그램으로 시각화하는 방법에 대해 알아보자.주사위를 여러번 굴려서 나오는 숫자를 기록한다.이를 통해 나오는 각 숫자의 빈도를 확일할수 있다.   코드 작성import matplotli..

목차 가비아 라이브러리 메인화면 크롤링하기import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup as bsimport regabiapage = requests.get("https://library.gabia.com/")soup = bs(gabiapage.text, "html.parser")elements = soup.select('div.esg-entry-content a > span')#print(elements)for index, element in enumerate(elements, 1): print('{}번째 게시글의 제목 : {}'.format(index, element.text)) BeautifulSoup 라이브러리를 import할때, bs 별칭으로 줄여서 간결하..