231207

SQL 코드카타

문제 7. 아픈 동물 찾기

조건문

where intake_condition = 'sick'

 

문제 8. 상위 n개 레코드

MySQL 에서는 limit n 만 붙여주면 된다. 아주 간단. 

 

RBDMS 별로 문법이 다르다고 하는데, 제가 사용하고 있는 것은 MySQL임을 오늘 알게 되었습니다.

n번의 시도 끝에 성공.

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데이터 분석 3주차 강의

최적의 타이밍에 완주를 독려하는 고객관리 메세지를 보내는 방법은?

 

1. 수강생들이 가장 많이 혹은 가장 적게 듣는 시간과 요일을 찾기

print(type(sparta_data["access_date"][0]))

# 데이터의 타입을 확인

 

format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f'

sparta_data['access_date_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['access_date'], format=format)

sparta_data.tail(5)

# 문자 데이터를 시간 형태로 바꾸기

 

sparta_data['access_date_time_weekday'] = sparta_data['access_date_time'].dt.day_name()

sparta_data.tail(5)

#  요일 추출

 

 sparta_data['access_date_time_hour'] = sparta_data['access_date_time'].dt.hour

# 시간 추출

 

weeks = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']

weekdata = sparta_data.groupby('access_date_time_weekday')['user_id'].count()

weekdata

# 요일별 그룹화하여 갯수 세기

 

요일 별 수강생 수

sparta_data['access_date_time_hour'] = sparta_data['access_date_time'].dt.hour

 

hourdata = sparta_data.groupby('access_date_time_hour')['user_id'].count()

hourdata = hourdata.sort_index()   

#내림차순 hourdata.sort_index(ascending=False)

hourdata

# 시간별로 그룹화후 갯수 세기

 

시간대 별 수강생 수

 

 

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 시각화를 위한 맷플롯 사용 선언 (넘파이는 계산을 용이하게 하기 위한)

 

#그래프 사이즈

plt.figure(figsize=(10,5))

 

#그래프 x축 y축 막대그래프. 월화수목금.  // 세로 몇명 윅 데이터의 인덱스 값 =월화수목금토일

plt.bar(weekdata.index, weekdata)

 

#그래프 명

plt.title('요일별 수강 완료 수강생 수')

 

#그래프 x축 레이블

plt.xlabel('요일')

 

#그래프 y축 레이블

plt.ylabel('수강생(명)')

 

#x축 레이블을 90도로 변환

plt.xticks(rotation=90) / rotation=0 인 경우, x축 레이블 평행(아래 이미지와 같음)

 

#그래프 출력

plt.show()

 

시간대별 그래프를 그리는 법. 생략된 부분은 위와 동일함

 

#그래프 x축 y축

plt.plot(hourdata.index, hourdata) 

 

#x축 눈금 표시 하기

plt.xticks(np.arange(24))

 

plt.plot = 꺾은 선 그래프 

plt.bar = 막대 그래프

 

np.arange(n) = 0부터 n까지의 숫자를 나열

 

* colab 에서 한글이 깨지는 경우

!sudo apt-get install -y fonts-nanum

!sudo fc-cache -fv

!rm ~/.cache/matplotlib -rf

실행 후

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')

figure 아래에 폰트를 지정하는 문단을 추가하면 된다

 

히트맵 그리기

 

x축 요일, y축 시간

 

sparta_data_pivot_table = pd.pivot_table(sparta_data, values='user_id',

                       index=['access_date_time_weekday'],

                       columns=['access_date_time_hour'],

                       aggfunc="count").agg(weeks)

sparta_data_pivot_table

# values=user_id 유저 아이디의 갯수를 보겠다.

# index = 행에 weekday

# columns = 열에 시간

# aggfunc="count" 유저 아이디 갯수 세기

 

 

 

#그래프 사이즈 변경

plt.figure(figsize=(14,5))

 

#pcolor를 이용하여 heatmap 그리기

plt.pcolor(sparta_data_pivot_table)

 

#히트맵에서의 x축

plt.xticks(np.arange(0.5, len(sparta_data_pivot_table.columns), 1), sparta_data_pivot_table.columns)

 

#히트맵에서의 y축

plt.yticks(np.arange(0.5, len(sparta_data_pivot_table.index), 1), sparta_data_pivot_table.index)

 

#그래프 명

plt.title('요일별 종료 시간 히트맵')

 

#그래프 x축 레이블

plt.xlabel('시간')

 

#그래프 y축 레이블

plt.ylabel('요일')

 

#plt.colorbar() 명령어를 추가하면 그래프 옆에 숫자별 색상값을 나타내는 컬러바를 보여 줍니다

plt.colorbar()

plt.show()

 

 

# plt.pcolor(sparta_data_pivot_table) = 히트맵을 그리겠다.

plt.xticks(np.arange(0.5, len(sparta_data_pivot_table.columns), 1), sparta_data_pivot_table.columns)

# 0.5부터 테이블 컬럼의 길이 만큼 한 칸씩 이동. (격자가 가운데에 위치하기 위해 0.5부터 시작)

 

np.arrange(1,100,3)

1부터 100까지 숫자를 출력. 3칸씩 이동