[성동2기 전Z전능 데이터 분석가] 0618

 

파이썬 실무 프로젝트 4일차

❇️ 각자 자습 

이번 프로젝트 기간에는 각자 알아서 가설 세우고, 각자 검증한다. 
즉 자습 기간이라는 거임. 
따라서 기록하는 내용은 강의 내용이 아니다. 
스스로 찾아본 것, 팀원들에게 배운 것 등등. 

 

 

주요 개념 생략. 

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오늘은 오전에 국민취업지원제도 1유형 1차 방문상담(제도 설명)을 들으러 다녀왔다. 

따라서 생략함. 

 

 

점심은 차돌고기국수 8000원 먹었는데 지원해주셔서 좋았다! ㅎㅎ 

 

 

 

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오후 프로젝트

 

나는 성동구 고용지원센터에서 오전 상담을 받고, 장한평역에서 따로 밥을 먹고, 2시에 시작하는 오후 수업부터 참여하였다. 

 

<오후의 목표>
- 검증하고 싶던 가설: 외국인들은 따릉이를 궁궐 주변 지역에서 많이 쓸 것이다. 
- 방법: 일단 안국역, 경복궁역이 속한 종로구 대여소의 반납/대여 건수가 높은지를 살펴보자. 
- - 종로구에도 궁궐 주변인 곳, 아닌 곳, 자전거 많이 보관된 곳 등이 다른데 이 부분은 대여소를 기준으로 다음에 카운트해보는 걸로 하자. 
우선은 실습! 
- 어제 한 3~4시까지는 오늘 할 것을 위한 전 작업에 매진한 것 같다. 셀 합치고 그러는 거... 
그래서 오늘은 그걸 마저 하면 됐었다. 

 

 

 

| 찾아본 파이썬 함수 대강 기록 

요약 생략

 

 

데이터 프레임 기초 

 

 

• 데이터 프레임 병합

- concat은 단순 병합할 때 편리함. 

 

- merge는 겹치는 열을 기준으로 합침. 이름 같은 열 있을 때는 자동으로 합쳐줌. 

만약 열끼리 이름이 다를 때(값은 같은데) left_on right_on 해서 기준열을 설정. 

 

머지 = (왼쪽에 붙일 거 , 오른쪽에, 레프트온 = 대여소명, 라이트온 = 반납 대여소명...) 

 

- join은 행 기준 이라고 하네요....? ! 

https://kevinitcoding.tistory.com/entry/DataFrame-%EB%B3%91%ED%95%A9%ED%95%98%EA%B8%B0-concat-merge-join 

DataFrame 병합하기: concat, merge, join

https://yganalyst.github.io/data_handling/Pd_12/#1-1-pdconcat%EC%9D%98-%EC%98%B5%EC%85%98 

[Pandas 기초] 데이터프레임 합치기(merge, join, concat)

 

 

 

 

머지 함수 옵션 보려고 찾아봄. 

 

- 열 기준으로 병합 (left_on / right_on)

- left_index / right_index 는 행 기준으로 병합하는 것 

 

https://wikidocs.net/153875 

08-04. 객체병합 (merge)

 

 

머지 하고 나니까 중복된 기준 열까지 같이 들어와지길래 

없애는 거 없나 찾아봤음. 듀플리케이티드 함수 써서 없애라는데.... 대충 쓱 봤을 때는 어떤 구조인지 파악할 수 없었기에 

일단 걍 ... drop 해서 삭제햇다... 

https://seong6496.tistory.com/211 

 

 

 

• 데이터 프레임 복사 

copy = origin.copy() 

https://velog.io/@jaeha0725/python-dataframe-%EA%B0%92-%EB%B3%B5%EC%82%AC

 

.copy 햇을 때는 걍 단순히 복사된 함수... 

.copy() 해야 데이터프레임 복사... 

 

.....왜? 

 

 

 

 

열 수정하기

 

 

• 열 삭제

드롭(['열 이름']) 해도 됨. 

 

표에선 안보이게 되지만 .columns 해서 보면 남아있음 ㄷ ㄷ 왜? 

https://benn.tistory.com/27

 

 

• 열 이름 변경 

이전 열 이름과 새 열 이름의 딕셔너리를 가진 rename 메소드를 사용할 수 있습니다. 이건 여러개 동시에 변경 가능 

 

같은 거 가진 애 카피하려면 

ㅇㅇ['ㅁㅁ'] = ㅇㅇ['ㅇㅇ'] 

하는 수도 있음. ㅇㅇ가 원래 있는 거여야 함. 

 

 

inplace인수를 이용한 원본 변경
pandas 공통사항으로 inplace=True인 경우 원본의 값이 변경됩니다. 

https://wikidocs.net/154815 

13-02 레이블명 변경 (rename)

 

 

이거는 원본값 변경 안되길래 찾아본 거. 

옵션에 기본적으로 인플레이스 펄스라 되어 있음... 

그렇다면 기본적으로 이름을 바꿔 카피를 해준다는 말이냐 

 

 

• 열 복사

컬럼 1개 전체를 복사하는 방법을 살펴보겠습니다.

df[새로운 열 이름] = df[복제될 열 이름] 형태로 

df[['C', 'D']] = df[['A', 'B']] 

https://jimmy-ai.tistory.com/248 

 

 

 

기본적인 것 + 데이터 전처리

 

줄바꿈 \

 

 

• 첫글자 부분의 공백 처리하기 

엑셀 trim() 쓰기 

 

아님 찾아바꾸기 - left로 첫 1글자 공백인 걸 find 찾고 

그걸 trim해서 없애는 수식을 넣기. 

 

이 함수 만들게 되면 잘 보관해놓자. 

 

 

 

 

시각화 

 

 

• 산점도

https://zephyrus1111.tistory.com/251 

https://blog.naver.com/breezehome50/222311516510 

 

 

• countplot 오름차순 정렬 

, order = train[Category[6]].value_counts().index

 

 

출처

 

데이터프레임 명칭['열 이름']. 어쩌고  

하면 되는데 

단순히 따라 해서 왜 되는지는 몰름 . 인..덱스...? 

 

 

• 중간 생략 그래프 만드는 법 - 더 읽어볼 것. 

y축 중간 생략 그래프를 그리기 위해선, subplot을 활용합니다.

즉, 두가지 그래프에 각각 그래프를 그려두고, 각 subplot의 ylim을 조정하면서 마치 중간그래프가 생략된 거처럼 만드는 거죠! 

출처: https://yang-wistory1009.tistory.com/144 [공부하는 도비:티스토리]

 

 

 

• 데이터 레이블 추가 

https://blog.naver.com/kiddwannabe/222655678945 

파이썬 seaborn시각화 - 데이터 값(레이블) 표시하기

 

대강 읽어봤는데 어려워보였음.   ㄷ ㄷ 

 

 

 

 

| 팀원들이 가르쳐준 부분 or 보고 배울 점 

요약 생략?

 

 

• 한글 오류 

시각화 함수 잘 입력했는데 오류가 떴었다. 

폰트가 안먹었기 때문. 가급적이면 초반에 맑은 고딕으로 변경하고 시작하자. 

 

학습자료 5일차 참고.. 

 

 

• 지도 보기 

 

이거 만들었다는데 

공공 데이터 시각화 검색해서 이것저것 참고했따고 한다. 

이용 빈도를 지도에 표시한 것이다. 

 

map 어쩌고 함수.... 

'공공데이터 파이썬 시각화 지도' 이런 식으로 검색해보고 

https://blog.naver.com/zooz60000/222402342152 

이런 글도 참고해보자... 

 

 

• 빨리 하는 법 

1. 구글링을 겁내 잘해서 이미 있는 코드를 붙여넣는다. 

2. 당연히 오류가 뜬다. 지피티한테 왜냐고 바로바로 묻는다 

= 속도 업 가능 

 

하나하나 본인이 생각하고 이해하려면 시간이 오래 걸림! 

 

 

• 데이터 전처리 관련 

이건... 캡쳐본 받은 거랑... 

코드 파일에 기록해놓은 게 있는데... 이미 파일을 껐다. 

 

암튼 

팀원들이 찾은 이상한 데이터와 그거 처리한 방법에 대해서 기록해야 할텐데... 

 

 

 

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여기는 오늘 작성한 코드 파일을 나중에 다시 살펴볼 때! 복습할 때! 추가하려면 추가하라고 냅두는 부분. 

 

| ㄹㄹㄹ

요약 생략? 

 

 

 

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여담

 

 

https://wikidocs.net/book/5011 

Matplotlib Tutorial - 파이썬으로 데이터 시각화하기

 

 

https://wikidocs.net/book/7188 

[Python 완전정복 시리즈] 2편 : Pandas DataFrame 완전정복

 

 

https://blog.naver.com/youji4ever

Clary K의 N차원 Ax 언저리 탐험 : 네이버 블로그

 

 

 

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[회고]

 

ㅋㅋㅋ 기초적인 함수들도 기억안나서 찾아보는 나~ 

근데 그럴 수 있지 ! 

 

 

시간 날 때 함수들 모아서 싹 정리할 거니까 괜찮다. 

 

 

장소/시간에 따라 

그리고, 원래 있는 함수를 쓰는지 if로 조건을 만들어 쓰는지에 따라서도 다르니까 

 

가급적이면 잘 모아두자. 시간 있으면 정리까지 보기 좋게 해두자. 

내가 한 분석이든 다른 분이 한 분석이든 코드를 잘 모아서... 

 

 

ㅠㅠㅠ 

언제 하냐 

 

 

아니야 조급해하지마!! 

지금 내가 못하는 거 같아도... 포기하지 않으면 장기전에서는 이겨...!! 

다행인건 체력이 약해서 그렇지 생각보다 성실하다는 점! 

 

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