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취미와 밥줄사이

개발환경 OS : Windows 10 (64bit) python : version 3.8 Visual Stuido Code 에러 문구 sqlalchemy.exc.ArgumentError: Could not parse rfc1738 URL from string 해결 방안 데이터 베이스의 경로를 \\\에서 ///로 변경 REFERENCE https://github.com/dataquestio/twitter-scrape/issues/2

에러 문구 OSError: [WinError 123] 파일 이름, 디렉터리 이름 또는 볼륨 레이블 구문이 잘못되었습니다: '' 에러 원인 파라미터 실수 migrate.init_app( )에서 db = 라는 파라미터 대신 directory 파라미터를 사용해서 발생한 에러였다. 실행 결과 REFERENCE https://wikidocs.net/81045 위키독스 온라인 책을 제작 공유하는 플랫폼 서비스 wikidocs.net https://kodlogs.com/94569/oserror-winerror-123-the-filename-directory-name-or-volume-label-syntax-is-incorrect Oserror: [winerror 123] the filename, directory n..

Introduction 데이터 분석에서는 가장 중요한 과정 중 하나가 데이터 전처리하는 과정입니다. 결측치를 다루고 이상치를 다루며, 입력된 데이터의 일관성을 유지하는 과정을 의미합니다. 판 다스의 데이터 프레임에서 column의 value을 변경하는 방법을 소개하려 합니다. 데이터는 공공데이터 포털의 데이터를 이용하였습니다. www.data.go.kr/data/15059999/fileData.do 공공데이터 포털 국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datase www.data.go.kr Content 1. loc 메서드 사용해서 변경하기 데이터프레임.loc[..

판다스의 데이터 프레임으로 csv파일을 불러올 때 사용하는 명령어인 pd.read_csv() 파라미터 사용법을 정리한 게시물입니다. 1. csv 파일 불러오기: pd.read_csv( filepath_or_buffer = :) 2. n번째 행까지 불러오기: nrows = 3. 컬럼을 index로 지정: index_col = 4. 컬럼(열 이름)으로 사용할 행 지정: header = 5. 파일 형식에 따른 구분자 지정: sep = csv 파일의 경우 sep = ',' tsv 파일의 경우 sep = '\t' 6. 결측값을 불러올지 여부: na_filter = 결측치를 불러온다: na_filter = True 결측치를 불러오지 않는다: na_filter = False 7. 데이터프레임을 CSV 파일로 저장하기..

Introduction 공공데이터를 활용하여 위치 데이터를 시각화 해보았습니다. Content

INTRODUCTION 파이썬은 데이터 분석을 하는데 유용한 라이브러리가 많습니다. 대표적인 라이브러리로는 pandas 라이브러리가 있습니다. 판다스를 통해 데이터 전처리 그리고 데이터 분석을 한 데이터를 엑셀로 공유하고 싶은 상황이 발생할 때가 있습니다. 이럴 떄는 간단하게 데이터프레임을 엑셀 혹은 csv파일로 저장하여 공유할 수가 있습니다. pd.to_excel() # 엑셀 파일로 저장 pd.to_csv() # csv 파일로 저장하기 Parameter - pd.to_excel() excel_writer : 저장할 파일경로 sheet_name : 시트 이름 설정 index : 인덱스 포함여부 설정 header : header 포함여부 na_rep 결측치 표현방법 설정 CONTENT - 예제 캐글 노트북..

이 게시물은 캐글 노트북을 통해 학습한 내용을 번역하고 정리한 글 입니다. 스스로 복습하기 위하여 작성 하였습니다. 더 자세한 내용을 알고싶은 분은 하단의 링크를 참조 해주세요. Histogram KDE(Kernel Density Estimation) Reference www.kaggle.com/ravichaubey1506/complete-data-visualization-tutorial-seaborn Complete Data Visualization Tutorial Seaborn !!! Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com seaborn..

이 게시글은 캐글의 노트북을 통해 번역하고 학습한 내용을 스스로 복습하기 위해서 작성 하였습니다. 더 자세한 내용을 알고싶은 분들은 하단의 링크를 참고 해주세요! Boxplot Violinplot Reference www.kaggle.com/ravichaubey1506/complete-data-visualization-tutorial-seaborn Complete Data Visualization Tutorial Seaborn !!! Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com seaborn.pydata.org/generated/seaborn.c..