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[Pandas] 데이터 피봇팅 데이터 피봇팅¶ 데이터 중 정보가 스택양식으로 로우에 연속적으로 표현된 경우가 있습니다. axis의 x,y에 대한 index별 status값이 로우에 연속적으로 저장된 행방향 데이터를 열 방향 데이터로 변경하는 것을 피봇(Pivot)이라고 합니다. In [1]: import pandas as pd sensor_readings = pd.DataFrame({"index" : [0,1,2,3,4,0,1,2,3,4], "axis" : ['x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'y','y','y','y','y'], "status": [10,11,12,13,14,105.. 2022. 1. 16.
파이썬 코랩 (collab) 만들기 파이썬 코랩 (collab) 만들기 파이썬을 공부하고 코드를 작성하면서 자주 사용하는 주피터 노트북을 구글 드라이브에서 편하게 사용할 수 있는 방법을 소개합니다. 구글에서는 Colaboratory(줄어서 'Collab')을 통해서 브라우저 내에서 파이선 스크립트를 작성하고 실행 할 수 있도록 도와줍니다. 코랩을 사용하면 구글 클라우드에 편하게 주피터 노트북 개발환경을 사용할 수 있으며 다른 사용자와의 협업도 쉽게 진행할 수 있습니다. 코렙 만들기 구글 드라이브에서 코랩 페이지를 만들어 봅니다. 코랩 페이지를 생성하기 위해서는 코랩을 생성하기 위해서 Google Colaboratory를 앱으로 연결이 필요합니다. 구글 드라이브의 를 선택하고 를 선택합니다. 를 선택하면 아래와 같이 Google Colabo.. 2022. 1. 16.
[구글스프레드] 드롭다운 메뉴 만들기 [구글스프레드] 드롭다운 메뉴 만들기 셀을 선택하면 입력이 특정 내용만 입력이 가능하도록 하는 기능입니다. 입력이 가능한 정보는 아래처럼 드롭다운되어 표시됩니다. 1. 드롭다운을 적용할 영역 선택 우선 드롭다운을 적용할 셀을 선택합니다. "이름"열에 적용하기 위해 아래와 같이 셀을 선택했습니다. 2. 셀에 표시할 드롭다운 정보 설정 드롭다운을 위해 표시할 정보를 설정하기 위해서 - 을 선택합니다. 데이터 확인을 선택하면 세부정보 입력을 위한 창이 생성됩니다. 여기서 에 드롭다운에 표시할 정보가 저장된 범위를 입력합니다. 이름에 들어갈 데이터 정보 설정을 위해 데이터 범위를 아래와 같이 선택했습니다. 드롭다운에 들어갈 데이터들은 따로 sheet를 생성하여 정보를 모아두면 드롭다운 메뉴 정보를 쉽게 변경할 .. 2022. 1. 14.
[Linux] 명령어 정리 [Linux] 명령어 정리 디스크 용량 확인하기 df : 저장공간 용량을 알려줍니다. df -h (사람이 읽기 쉽게 Mega, Giga 단위로 표시해줌) 리눅스 암호 변경 passwd : 현재 사용자의 패스워드를 변경합니다. passwd 2022. 1. 13.
[구글 스프레드] 차트의 가로/세로축 값 범위 변경 [구글 스프레드] 차트의 세로축 값 범위 변경 구글스프레드 차트의 가로축과 세로축의 범위 설정 방법을 정리해 봅니다. 기본적으로 차트를 생성하면 자동으로 가로축과 세로축의 범위가 생성됩니다. 하지만 데이터의 변화를 좀 더 자세히 살펴보기 위해서 가로, 세로축의 범위를 변경하는 알아 봅니다. 차트 생성 아래와 같은 데이터를 구글 스프레드에 입력하여 차트를 생성합니다. 일자 국고채권 (3년) (우측) 국고채권 (10년) (우측) 2022-01 1.879 2.34 2021-12 1.8 2.187 2021-11 1.953 2.355 2021-10 1.842 2.399 2021-09 1.515 2.061 2021-08 1.411 1.905 2021-07 1.419 1.976 2021-06 1.302 2.103 2.. 2022. 1. 13.
[Pandas] 데이터 결합/병합 .merge() 데이터 결합(병합) .merge()¶ 병합은 서로다른 데이터프레임 객체에 동일하게 존재하는 값을 통해 양쪽 데이터를 연관 지어 하나의 데이터프레임으로 모델링할 수 있는 유용한 방법입니다. In [114]: kospi = pd.read_csv("./^KS11.csv", index_col ='Date') kospi.head() Out[114]: Open High Low Close Adj Close Volume Date 2020-12-28 2820.949951 2834.590088 2799.560059 2808.600098 2808.600098 1006200 2020-12-29 2810.550049 2823.439941 2792.060059 2820.510010 2820.510010 104680.. 2022. 1. 8.
[Pandas] 데이터접합 방향설정 및 이름설정 데이터 접합 방향 설정 및 그룹이름 지정 (keys)¶ 연결하는 2개의 데이터프레임의 구조가 다른 경우 연결 시 정보가 없는 부분을 NaN으로 처리합니다. In [239]: df1 = pd.DataFrame(np.arange(0,10).reshape(2,5), columns=['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5']) df1 Out[239]: c1 c2 c3 c4 c5 0 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 9 In [238]: df2 = pd.DataFrame(np.arange(10,20).reshape(5,2), columns = ['c1', 'c6']) df2 Out[238]: c1 c6.. 2022. 1. 7.
[Pandas] 데이터 연결 (concat), 인덱스 연결 데이터의 접합/연결 (concat)¶ pandas에서 접합(concat)은 둘 이상의 pandas객체로부터 가져온 데이터를 연결해 새 객체로 만드는 과정을 말합니다. In [216]: df1 = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2)) df1 Out[216]: 0 1 0 0 1 1 2 3 2 4 5 3 6 7 4 8 9 In [224]: df2 = pd.DataFrame(np.arange(10,20).reshape(5,2)) df2 Out[224]: 0 1 0 10 11 1 12 13 2 14 15 3 16 17 4 18 19 In [225]: pd.concat([df1, df2]) Out[225]: 0 1 0 0 1 1 2 3 2 4 5 3 6 7 4 8 9 0 10 1.. 2022. 1. 7.
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