파이썬19 [Python] 시각화 plot() (Matplotlib,Pandas) MatplotlibMatplotlib는 Python 프로그래밍 언어 및 수학적 확장 NumPy 라이브러리를 활용한 시각화 라이브러리 입니다. Matplotlib 라이브러리를 이용하면 데이터를 쉽게 시각화할 수 있답니다. 우선 시각화를 위해 아래와 같은 엑셀 예제 파일을 준비해볼게요. Data,Day,Sales1,Sales2 열을 같고 있는 1개월치 매출 데이터입니다. Plot Plot은 일반적으로 둘 이상의 변수 간의 관계를 보여주는 그래프로 보시면됩니다. Matplotlib을 사용하기 위해서는 우선 설치를 하셔야 합니다. 터미널에서 pip install matplotlib, pip install Numpy 를 이용하여 먼저 설치 해주세요. 자. 엑셀에서 가져온 데이터의 'Day' 열과 'Sales1.. 2024. 6. 4. [Python] Pandas[판다스] 활용하기(2) Pandas(2)위와 같이 엑셀 (또는 csv 등 파일)에 데이터가 있을 경우 해당 데이터를 불러와서 Pandas에 넣는 작업이 필요합니다. import pandas as pdimport openpyxl #엑셀 호출 모듈#엑셀파일 불러오기df=pd.read_excel('c:\Point.xlsx')C 드라이 안에 Point.xlsx 파일이 있다고 가정한 예시이며 활용할 파일이 여러분들의 PC에 있다면 해당 경로를 입력하시면 됩니다. 엑셀을 호출하기 위해서는 openpyxl 모듈을 설치하여야 합니다. 터미널에서 pip install openpyxl을 이용하여 설치를 하시면 됩니다.Pandas로 가져온 데이를 확인하는 방법은 info() 함수로 아래와 같이 호출하면 테이터 프레임의 크기, 타입, 결측치 등의.. 2024. 5. 30. [Python] Pandas[판다스] 활용하기(1) Pandas 라이브러리 판다스(Pandas)는 파이썬 데이터 분석 라이브러리 중 하나로, 행과 열로 이루어진 데이터 객체를 만들어서 사용할 수 있으며 대용량의 데이터를을 처리하는데 매우 편한 라이브러리 입니다. 판다스는 1차원 데이터를 다루기 위한 객체인 Series(시리즈)와 2차원 데이터를 다루는 DataFrame(데이터프레임)이 있습니다. Pandas 설치 Pandas를 사용하려면 먼저 라이브러리 설치가 필요합니다. 아래와 같이 VSCode의 Termial 에서 Pandas를 설치 합니다. pip install pandasDataFrame행과 열로 이루어진 2차원 데이터 객체이며, 열은 각각의 변수를 나타내고,행은 각각의 관측치를 나타냅니다. 기본적으로 생성할때는 2차원 리스트 또는 딕셔너리, 파.. 2024. 5. 29. [Python] 파이썬 개발 환경 -VS Code 새로운 언어를 사용할 때 가장 신경쓰이는게 아마 환경 구성일 것입니다. 중간에 환경을 바꾸는 것은 더더욱 쉽지 않기에 처음에 내게 맞는 환경을 구축하는 것도 중요합니다. 전 파이참으로 개발을 진행하였는데 아무래도 라이선스가.... 여러 pc에서 인증하여 사용할 수 없기에 파이썬 개발환경에서는 파이참보다 부족한 부분이 있지만 전체적으로 막강한 개발 툴인 VSCode로 파이썬 개발 환경을 구축해보려 합니다. 1. Python 설치 우선 새로운 환경 (PC)에서의 구축이라면 Python을 설치 하여야 겠지요. 아래의 포스트를 참고 하여 파이썬을 설치하세요 2022.02.07 - [IT/Python 기초] - [Python] 파이썬 설치 및 환경구축 [Python] 파이썬 설치 및 환경구축어떤 개발언어로든 .. 2024. 4. 24. [Python] 함수 정의하고 호출하기. Python 함수 정의하고 호출하기 프로그래밍 언어에서 자주 거론되는 "함수"는 특정한 기능을 실행하거나, 그 특정한 기능을 재사용 가능하도록 구성하는 코드 블록입니다. Python함수의 기본 문법은 아래와 같이 def 키워드를 이용하여 함수를 정의합니다. Python 함수 선언시에는 마지막에 항상 콜론(:)일 입력하여야 합니다. def functionTest(): # 실행내용 자 그럼 전통적인 테스트 문장인 "Hello" 를 출력하는 함수의 예를 들어볼까요? def FunctionTest(): print("Hello Tony") 이젠 함수가 만들어 졌습니다. 프로그램을 만들다가 "Hello Tony" 출력이 필요 할 경우에는 아래와 같이 호출하면 됩니다. FunctionTest() 자 아래의 예시를 보.. 2024. 1. 22. [Python] 예외처리 개발을 하다보면 수많은 오류가 발생할 것입니다. 예기치 못한 오류가 발생할 때 적절한 예외처리는 개발물의 안정성과 신뢰성 그리고 디버깅에 많은 도움이 될 것입니다. 예외처리의 기본 문법은 try, except, else, finally 입니다. try: #실행할 코드 except: #오류가 발생할 경우 처리 else: #정상일 때 처리 finally #예외 여부 상관없이 무조건 실행. 자 예시를 한번 들어 볼까요? 문자열을 float으로 형변환을 시도했습니다. 당연히 아래와 같은 에러가 발생하겠지요 Text='Tony' float(Text) ValueError: could not convert string to float: 'Tony' 그럼 예외처리로 다음과 같이 해볼게요 try: float(text) .. 2024. 1. 15. [Python] for-else와 While-else 예전 포스팅에서 For 문과 While 문에 대해 알아봤답니다. 이번 포스팅에서는 보통 If문에서 사용하는 else를 For문과 While문에서 사용하는 법을 알아볼게요. For-else 아래의 For문 예제는 리스트에 들어 있는 원소들을 차례로 출력 하고, 모두 출력이 완료 되었다면 특정 문구를 출력하는 예시 입니다. for x in['Tony1','Tony2','Tony3','Tony4']: print(x) else: print("모든 Tony를 출력 했습니다") 결과값은 아래와 같이 "Tony1" 부터 "Tony4" 까지 출력 후 더 이상 출력할 것이 없으니 (else) print 문이 실행 되었답니다. Tony1 Tony2 Tony3 Tony4 모든 Tony를 출력 했습니다 자.. 다른 예시 하나.. 2024. 1. 15. [Python] 파이썬 기초 #8 - 리스트와 튜플 (2) 이번은 튜플 (Tuple)에 대한 포스팅을 진행하려 합니다. ^^ 튜플과 리스트는 사실 겉으로 보기나 실제 사용시에도 큰 차이점을 느끼시긴 어려울 것입니다. 다만 꼭 알아야 할 리스트와 튜플의 차이점은 다음과 같습니다. 1. 튜플은 리스트와 달리 () 로 쌓여 있습니다. 2. "중요" 튜플의 값은 삭제,수정이 불가능합니다. 리스트는 값을 입력 후 언제든지 수정,삭제할 수 있습니다. 비슷하지만 개발을 진행 하실 때 프로그램이 실행되는 동안 값이 유지되기를 바라는 경우에는 꼭 튜플로 구분하여 사용하시기를 권장드립니다. 기준정보 같은 경우이겠지요. 추후 코드 관리하거나 다른 개발자가 코드를 해석하며 전체를 이해할때도 유용하답니다. 튜플의 선언은 아래와 같이 여러 형식으로 선언이 가능합니다. 큰 틀에서는 () .. 2022. 4. 5. [Python] Google Analytics API를 이용한 데이터 분석 (2) 지난 포스팅에서 Google Analytics API를 사용하기 위한 환경세팅을 하였다면 이번 포스팅에서는 실질적으로 Python을 이용해 데이터를 가져오는 방법을 포스팅 하려합니다. Python으로 GA의 데이터를 가져와서 바로 분석도 가능하겠지만 사내의 다른 데이터 (ERP, Salesforce, Groupware)등과 연결하여 Insight를 얻기 위해서는 데이터를 가져오면서 회사내 Database 에 저장하는 방법도 있겠지요. 자. API를 사용하기에 앞서 어떤 형식의 어떤 데이터를 가져올 수 있는지 확인이 필요하겠지요? 구글에서는 UA Query Explorer를 통해 API 쿼리를 보내고 결과값을 확인 할 수 있는 사이트를 제공합니다. https://ga-dev-tools.web.app/que.. 2022. 4. 4. [Python] Google Analytics API를 이용한 데이터 분석 (1) 대부분의 기업에서는 웹사이트(앱)을 이용하여 자사의 제품을 홍보 및 판매를 진행하고 있으며 웹사이트 (앱) 을 통해 유입된 고객 정보를 기반으로 방문 고객의 성향과 접속 매체 그리고 잠재 고객을 파악 하여 매출 향상을 위해 마케팅 활동을 할 것입니다. 방문고객의 정보를 얻기 위해서는 기본적으로 웹사이트내에 자체적으로 Cookies를 심어서 정보를 취득할 수 있습니다. 이때는 접속자의 IP,지역, 시간, 접속전 사이트, 기기 및 OS 등의 기본적이 정보를 손쉽게 얻을 수 있겠지요. 하지만 우리는 방문한 고객의 기본정보 외에 대체 어느 매체 (구글, 네이버 등)에서 어떠한 검색어 (키워드) 로 우리의 사이트를 검색하고 유입되었는지 그리고 우리 회사의 웹사이트는 회원가입이 없는데 방문고객의 성별이나 나이 그리.. 2022. 4. 4. 이전 1 2 다음
