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utf-8 형식으로 된 csv 파일을 Excel을 통해 열면 한글이 깨져서 나옵니다. 데이터 > 텍스트/csv에서 가져오기 로드를 눌러 csv파일을 불러올 수 있습니다.

Named colors in matplotlib What named colors are available in matplotlib for use in plots? I can find a list on the matplotlib documentation that claims that these are the only names: b: blue g: green r: red c: cyan m: mag... stackoverflow.com matplotlib에서는 정말 다양한 그래프 색상을 지원해줍니다. 색상을 외우지는 않지만, 색상표가 필요할 때가 있습니다. 오늘은 stackoverflow와 matplotlib 사이트에 정리된 내용을 통해 matplotlib에서 지원하는 색상들에 대해 알아보려 합니다. 1. ..

matplotlib에서 legend 함수는 그래프의 범례를 보여줍니다. legend의 loc값에 따라 범례의 위치가 달라지는데 오늘은 범례의 위치를 확인해보겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt ys = [10 * x for x in range(4)] plt.subplots(3, 3, figsize=(8, 8)) for i in range(1, 10): plt.subplot(3, 3, i) plt.plot(ys, label='legend='+str(i)) plt.legend(loc=i) loc = 10인 경우, 위치를 정리해보면 다음과 같습니다. 2 9 1 6 10 5, 7 3 8 4 loc 인자에 숫자를 넘겨주는 방법 외에도, 문자열을 넘겨주어 위치를 선정하는 방법도 있습니..

DataFrame의 sample 메소드를 사용하면 DataFrame에서 랜덤한 행을 추출할 수 있습니다 import pandas as pd import seaborn as sns data = sns.load_dataset('titanic') data[['embarked', 'embark_town']].sample(n=12, replace=True, random_state=10) - replace=True 을 통해 중복 허용 가능 - random_state=n 을 통해 seed값을 고정할 수 있습니다

데이터가 저장된 파일의 종류는 엄청나게 다양합니다. 그중에서도 간단하지만 많이 사용되는 csv파일의 저장방법에 대해 공부해보려 합니다. DataFrame을 csv파일로 저장하면 다른 확장자와는 다르게 row index까지 같이 저장되기 때문에 index가 포함되지 않도록 해주어야 합니다. data = [list('abc'), list('def'), list('ghi')] data = pd.DataFrame(data) data.to_csv("ex.csv") data = pd.read_csv("ex.csv") print(data) 별도의 옵션을 지정하지 않고 DataFrame을 csv파일로 저장한 후 불러오면 기존에 있던 row index까지 열로 포함됩니다. 저장된 csv파일을 직접 열어 확인해도 row ..

JupyterNoteBook을 사용하다 보면 하나의 노트북에서 다른 노트북으로 복사를 해야하는 상황이 있습니다. 명령모드에서 c, v, x를 사용하면 해당하는 노트북에서만 복사, 붙여넣기, 자르기만 되고 다른 노트북으로의 이동은 불가능합니다. 명령모드에서 Ctrl+C, Ctrl+V(mac의 경우 Cmd+C, Cmd+V)를 사용하면 하나의 노트북에서 다른 노트북으로 셀을 복사, 붙여넣기가 가능합니다! 추가로! mac의 경우 Cmd를 누르고 셀을 선택해도 복수 선택이 안되므로 명령 모드에서 Shift를 누른 상태에서 방향키를 이용해 셀을 선택해야 합니다 이렇게 셀들을 선택한 후 Ctrl+C를 누른 후! 다른 셀에서 Ctrl+V를 누르면 셀들이 복사됩니다! 복사된 셀들은 실행된 상태는 아니기 때문에 별도로 실..

DataFrame의 열 순서를 변경하는 메소드는 별도로 없어서 열 순서를 변경하는 방법을 정리해보려 합니다. 1. 열의 순서를 직접적으로 변경 exam_data = {'수학': [90, 80, 70], '영어': [98, 89, 95], '음악': [11, 22, 33], '체육': [44, 55, 66]} exam_data = pd.DataFrame(exam_data) col = ['체육', '수학', '영어', '음악'] exam_data = exam_data[col] 열의 순서를 직접 설정하여 변경하는 방법입니다. 열의 개수가 많지 않으면 사용할 수 있지만 개수가 많아지면 사 용하기 힘들다는 단점이 있습니다. 2. reindex를 이용한 방법 exam_data = {'수학': [90, 80, 70]..

from datetime import datetime date = '2022-05-26' date_time = datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d") only_date = date_time.date() print(only_date) print(type(only_date)) 1) strptime - datetime.datetime.strptime을 사용하면 문자열 객체를 날짜와 관련된 자료형(datetime, date)으로 변환할 수 있다 - datetime.strptime(date_string: str, format: str) -> datetime - date_string : 문자열로 저장된 날짜 정보 - format : 입력된 문자열 date_string을 어떻게 읽을지(파싱할..

Python을 공부하면서 Bitwise 연산자를 사용할 일이 많지 않아 논리 연산자와의 차이점을 잘 몰랐는데 알고리즘 문제를 풀며 공부할 기회가 생겨 정리를 해보려 한다. 1. 논리 연산자와 bitwise 연산자의 값 비교 1) 홀수인 경우 AND, OR 연산 # AND 연산, & 연산 print(21 and 1) # 1 print(21 and 0) # 0 print(21 & 1) # 1 print(21 & 0) # 0 # OR 연산, | 연산 print(21 or 1) # 21 print(21 or 0) # 21 print(21 | 1) # 21 print(21 | 0) # 21 2) 짝수인 경우 AND, OR 연산 # AND 연산, & 연산 print(20 and 1) # 1 print(20 and ..