일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
28 | 29 | 30 | 31 |
- Logistic linear
- semi-project
- pandas
- 원소주
- 잡담
- json
- 파일입출력
- 그리디
- Trouble shooting
- find_all()
- PYTHON
- EarlyStopping
- 이것이 코딩 테스트다
- category_encoders
- stopwords
- 머신러닝
- selenium
- Django
- beautifulsoup
- ML
- 크롤링
- SMTP
- 인공지능
- aof
- pos_tag
- AI
- Roc curve
- auc
- IOPub
- 트러블슈팅
- Today
- Total
목록pandas (3)
Linux, ML/DL, DevOps, 클라우드
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/Jser3/btrxVkerOpW/rM9g9KtVie7EEPXfcHkUj0/img.jpg)
엑셀파일의 문자열 데이터를 가공한 후 selenium을 활용하여 구글번역기에 단어를 입력하고 번역한 결과를 가져와 저장하는 프로그램입니다. (엑셀파일은 [Python] 웹 스크래핑 (1) 게시물에서 생성한 엑셀파일을 사용하였습니다.) 목차> 더보기 목차 00 import from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys from bs4 imp..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/9QMmL/btrwTMXXgCV/P7B09fQx6SKaIvrkkmKQSK/img.jpg)
저번 시간에는 pandas Dataframe에 대해 알아봤었습니다. 이번에는 공공데이터포털의 관서별 5대범죄 발생 및 검거 엑셀파일 데이터를 가져와서 실습을 했습니다. 이번 시간에는 seaborn라이브러리로 시각화까지 진행했습니다. 이걸 어떻게 정리해서 올려야 하나 고민이 되는데,,, 일단 수업했던 흐름에 맞춰서 설명을 덧붙여 보겠습니다:) 목차> 더보기 목차 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc # rc == run configure(configuration file) from matplotlib impo..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/buQHE4/btrwO0n0mIo/AS4UWML9Ws3SyY6aoyXPK1/img.jpg)
오늘은 1강을 마치고, 2강을 시작했습니다!! 본격적으로 데이터를 다루기 시작하며 이제 numpy, pandas, matplotlib, seaborn를 배워나갈 것 같습니다. 오늘은 그중에서도 pandas에 대해서 알아봤습니다. 목차> 더보기 목차 pandas란? pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 Python 프로그래밍 언어 용으로 작성된 소프트웨어 라이브러리 입니다 . 특히 숫자 테이블과 시계열 을 조작하기 위한 데이터 구조 와 연산을 제공합니다 . 출처 : Wiki Pandas pandas.DataFrame은 2차원, 크기 변경이 가능한 테이블 형식 데이터입니다. 데이터 구조에는 레이블이 지정된 축(행과 열)도 포함됩니다. Series객체를 위한 dict-like 컨테이너로 생각할 수도 있습..