240125목_TIL

알고리즘 코드카타 

문제 20.

함수 solution은 정수 n을 매개변수로 입력받습니다. n의 각 자릿수를 큰것부터 작은 순으로 정렬한 새로운 정수를 리턴해주세요. 예를들어 n이 118372면 873211을 리턴하면 됩니다.

def solution(n):
    answer = str(n)
    answer= ''.join(sorted(answer,reverse=True))
    return int(answer)

str 문자형으로 변환. 

sorted()

https://blockdmask.tistory.com/466

[python] 파이썬 정렬 sorted 함수 정리 및 예제

join 메서드

https://needneo.tistory.com/92

[Python] 파이썬 리스트 문자열 합치기 Join 함수

 

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문제 21.

양의 정수 x가 하샤드 수이려면 x의 자릿수의 합으로 x가 나누어져야 합니다. 예를 들어 18의 자릿수 합은 1+8=9이고, 18은 9로 나누어 떨어지므로 18은 하샤드 수입니다. 자연수 x를 입력받아 x가 하샤드 수인지 아닌지 검사하는 함수, solution을 완성해주세요.

def solution(x):
    sum=0
    for i in str(x):
        sum += int(i)
    if x%sum==0:
        return True
    else:
        return False

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데이터 전처리, 시각화 강의

3주차

 

df.iloc[0:5:2]
#인덱스 0부터 5개, 하나씩 건너뛰고

df.iloc[0::2]
#인덱스0 부터 한칸씩 건너뛰고 끝까지

df.iloc[0,0]
#1행의 1열 값

df.iloc[0,0:2]
#1행의 1,2번 값

 

loc 숫자 말고 이름으로. 별도의 인덱스 필요

 

df.loc[:]
#전체 데이터

df.loc[:,'A']
#전체 데이터 중 A 컬럼에 해당하는 데이터

df.loc['b':'d','A':'B']
#앞: 인덱스 명, 뒤: 컬럼명

iloc;마지막 값 포함 x . df.iloc[0:2] --> 인덱스 0,1

loc;마지막 값 포함. df.loc['A':'B'] --> 인덱스'B'도 포함

 

slicing& selection

df[['a','b']]
#두 가지 컬럼 선택할 경우 대괄호로 묶어줌

 

불리언 인덱싱

df[df['sex']=='Male']
#남성인 데이터/ 해당 조건이 참인 데이터

df[df['sex']=='Male') & (df['smoker']=='Yes')]
#조건 두개 이상; 소괄호로 묶어줌

#and(&) or(|)

df.loc[df['size'>3,:]
#사이즈가 3보다 큰 전체 컬럼 조회

df.loc[df['size'>3, 'tip':'smoker']
#조건에 해당하는 특정 컬럼만 조회

 

.isin

df[df['size'.isin{[1,2]}]
#특정 컬럼(size)에서 특정 값(1,2)만

df[df['day'].isin{['sun','thur']}]

각 조건을 변수에 할당하여 조건을 결합. 

 

데이터 추가하기

df['created_at']='2024-01-01'
#컬럼 추가

df['created_at']=pd.to_datetime(df['created_at']
#날짜로 데이터 타입 변경 후 컬럼에 값 할당

 

데이터 연산

df['revenue']=df['totall_bill']+df['tip']
#별도의 컬럼을 파서 연산 값을 할당

df['tip_percentage']=df['tip']/df['revenue']*100
#퍼센티지 계산

 

데이터 병합

concat

pd.concat([df1,df2,df3], axis=0).reset_index(drop=True) 
#세개의 데이터 프레임을 위 아래로 병합. 
#기본값 인덱스가 유지
#따라서 인덱스 리셋
#axis 기본 값 위아래 axis=1:양옆

각 데이터 프레임의 크기가 맞지 않을 경우, 빈값은 NAN으로 나타남

 

merge:특정 컬럼을 고려하여 데이터를 병합

pd.merge(df1,df2, on =’key’, how=’inner’) 
#on ='병합의 기준이 되는 컬럼' 
#how 
#inner -> 'key' 컬럼을 기준으로 동일한, 겹치는 데이터 프레임
#outer-> 'key' 컬럼을 기준으로 두 데이터 프레임 모두 
#left 왼쪽을 기준으로 왼쪽 값 유지 +df2에도 속하는 값 넣어주기

 

데이터 집계

group by 

df.groupby(‘category’).mean()
#카테고리를 기준으로 그룹 바이,평균 집계
#카테고리가 인덱스로 변환됨

.sum()
.count() --개수
.max() --최대값
.min() --최솟값
.firtst() --첫번째에 등장하는 값

.agg(list) -- 값이 리스트 형태로 묶여서 나옴

데이터 프레임에서 산출하고자 하는 값 선택(숫자형만)

그룹 바이 내에 리스트 형태로 묶으면 둘다 인덱스로 들어감.

 

df[[‘sex’,‘day’,’total_bill,’tip’,’size’]].groupby ([‘sex’,‘day’]).agg({‘totall_bill’:
Max’,’tip’:’mean’,’size’:’sum”})
#컬럼 별로 다른 값 집계하기

 

 

pivot table

 

인덱스, 컬럼, 연산할 값, 연산 방식

--일자별 각 카테고리의 밸류 값을 총합한

 

서브카테고리로 두 가지 컬럼. 리스트 형태로. 

 

데이터 정렬

 

df.sort_values(by=’Age’,ascending=False:내림차순)
#기본값 오름차순 

df.sort_values(by=[’Age’,’score’], ascending=[True,False])
#컬럼마다 다르게 가능

df.sort_index(ascending=False)
#인덱스 값으로도 정렬 가능

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4주차 강의

#그래프 그리기
df.plot(x=’A’,y=’B’)
plot.show()

#스타일 설정 
df.plot(x=’A’,y=’B’,color=’green’, linestyle=’--‘, marker=’o’)
plt.show()

#범례 추가하기
1) df.plot(x=’A’,y=’B’, color=’red’, linestyle=’--‘, marker=’o’, label=’data series’)


2) df.plot(x=’A’,y=’B’, color=’red’, linestyle=’--‘, marker=’o’)
ax.legend([‘data series’])

#텍스트 추가하기
ax.text(3,3,’some text’, fontsize=12)
#텍스트 위치, 텍스트, 폰트 크기

#기타
plt.figure(figuresize=(8,6))
#가로 세로 사이즈

 

그래프 그리기 

line

data_grouped = data[['year','passengers']].groupby('year').sum().reset_index()
data_grouped

plt.plot(data_grouped['year'], data_grouped['passengers'])
plt.xlabel('year')
plt.ylabel('passengers')
plt.show()

 

막대그래프: 범주형 데이터 각각

히스토그램: 연속적 데이터의 빈도

 

막대그래프

plt.bar(df['도시'],df['인구'])
plt.xlabel('도시')
plt.ylabel('인구')
plt.title('도시 별 인구 수')

 

히스토그램

data=np.random.randn(1000)
#numpy에서 array 1000개의 데이터 생성

plt.hist(data, bins=30)
#bins 몇 개의 구간을 둘 것인가
plt.xlabel('value')
plt.ylabel('frequency')
plt.show()

파이차트 -- 전체에서 각 부분의 비율

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
#autopct= 각 부분의 백분율
plt.title('Pie Chart')
plt.show()

 

Box plot

데이터의 분포와 이상치(중앙값, 사분위수, 최솟값, 최댓값)-- 데이터의 통계적 특성 파악에 용이

np.random.seed(10)
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

plt.boxplot(data)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Box Plot')
plt.show()

 

seaborn iris 데이터

각 종이 가지는 sepal length 값 나열

 

species=iris['species'].unique()

sepal_lengths_list=[iris[iris['species']==s]['sepal_length'].tolist() for s in species]

plt.boxplot(sepal_lengths_list, labels=species)
plt.ylabel('Sepal Length')
plt.xlabel('species')
plt.title("Box plot")
plt.show()

seaborn 으로도 박스 플롯 만들기 가능

sns.boxplot(x='species',y='sepal_length', data=iris)
plt.show()

Scatter 산점도

두 변수간 관계를 점으로 표현(상관 분석 등에 이용)

 

plt.scatter(iris['petal_length'],iris['petal_width'])
plt.xlabel('Petal length')
plt.ylabel('Petal width')
plt.show()

iris.corr(numeric_only=True)

숫자 형태의 변수 값만 가지고 상관성을 나타냄

 

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데이터 분석 과제

 

https://www.inflearn.com/questions/1131918/string%EA%B3%BC-object-%EC%9D%98-%EC%B0%A8%EC%9D%B4

string과 object 의 차이 - 인프런

https://blog.naver.com/youji4ever/221652121166

[파이썬] 판다스(pandas) 팁6. 데이터 타입(dtype) 자유자재로 변경하기

https://hiio.tistory.com/30

[python] 판다스 날짜 데이터 타입 변환 - pandas / to_datetime()

https://rfriend.tistory.com/392

[Python pandas] 여러개의 함수를 적용하여 GroupBy 집계하기 : grouped.agg()

https://kbkb456.tistory.com/88

pandas 데이터 분석 - group by를 이용한 집계(sum, count, min, max, mean, median, std, var, quantile, describe, agg)

https://jimmy-ai.tistory.com/331

[Pandas] 파이썬 판다스 요일 추출 방법 정리(weekday, day_name(), 한글 요일 이름)

https://hyo-ue4study.tistory.com/419

[CPP] C++에서의 1e-6f 란? (과학적 표기법/scientific notation)

https://zephyrus1111.tistory.com/178

[Matplotlib] y축 눈금 숫자 형식(Number Format) 바꾸기(set_yticklabels) 백분율(%), 천단위 콤마(,), 과학적

https://kongdols-room.tistory.com/84

축(axes,axis)의 포맷팅(눈금(틱,tick), 축제목(레이블,label)) - matplotlib(9)

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.ticklabel_format.html

matplotlib.axes.Axes.ticklabel_format — Matplotlib 3.8.2 documentation

https://www.adamsmith.haus/python/answers/how-to-scale-an-axis-to-scientific-notation-in-a-matplotlib-plot-in-python

Kite

https://junho85.pe.kr/2107

python - 문자열 날짜(e.g. 2023-02-07)을 datetime, date 형태로 변경

https://domdom.tistory.com/237

[python] 파이썬으로 날짜가 무슨 요일인지 구하기

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.ticklabel_format.html

matplotlib.axes.Axes.ticklabel_format — Matplotlib 3.8.2 documentation

https://reakwon.tistory.com/172

[파이썬] 날짜(Date) 다루기 - datetime 객체와 날짜 연산, 날짜 format 출력

https://brave-greenfrog.tistory.com/13

kaggle 실습 - 아웃라이어(이상치) 제거

 

날짜 포맷을 설정 안 해서 값이 요상히 나왔고,, 예시 표와 달라서,, 과학적 표기법으로 바꾸는 법을 찾아볼 수 있는 기회였다..

 

plt.ticklabel_format(axis='y',style='sci', scilimits=(0,0))