Ver. Jupyter Notebook (Anaconda3) ▶ 데이터 읽기 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> marathon_2015 = pd.read_csv('./date_boston/marathon_results_2015.csv') >>> marathon_2016 = pd.read_csv('./date_boston/marathon_results_2016.csv') >>> marathon_2017 = pd.read_csv('./date_boston/marathon_results_2017.csv') ▶ 데이터 확인 >>> print(marathon_2015.shape) >>> marathon_2015.head() >>> marathon_2017...

1. 자료형 - 숫자, 문자열 - 데이터 보관소 : 리스트[], 딕셔너리{}, 집합{}, 튜플() - 메소드 : append 등.. 2. 함수 관련 - 사용자 함수 정의 - 반복문 for문, while문 - 조건문 if, elif, else - 예외 처리 : try,,, except - 에러가 났을 때 다음 스텝(반복)으로 넘어가는 3. 판다스, 넘파이 - Series(1차원 데이터) - DateFrame(2차원 데이터) # 데이터 구하기 구글 > kaggle > Compete # 시각화 - tableau : 차트 전용 툴, 예쁘게 가능, 어려움 - 파워비아 : 엑셀 연동, 쉬움

Ver. Jupyter Notebook (Anaconda3) ▶ pandas ● 데이터 유형 - 1차원(Series) : 한 줄 (행or열) - 2차원(Dataframe) : 두 줄 (행, 열) import pandas as pd# 시리즈, 데이터프레임 데이터분석 라이브러리 import numpy as np# 숫자, 행렬 라이브러리 ▶ Series: 1차원 데이터 - A one-dimensional labeled array capable of holding any data type s = pd.Series([3, -5, np.nan, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) ▶ DataFrame (2차원 데이터) - A two-dimensional labeled data structure..

Ver. Jupyter Notebook (Anaconda3) ▶ 리스트 컴프리헨션(list comprehension) # 각각의 요소에 제곱을 할 경우 A = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] B1 = [] for i in A: B1.append(i**2)# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] B2 = [x**2 for x in A]# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] B3 = [x**2 for x in range(1,11)]# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] ▶ input 함수 A = input('크롤링할 데이터는 무엇입니까? ') >>> 크롤링할 데이터는 무엇입니까? 대전 맛집 A# '대..

Ver. Jupyter Notebook (Anaconda3) ▶ 함수 len('abc') len('012') ▶ 메소드: 함수에 포함된 개념으로 문자열만 쓸 수 있는 함수. A.upper(abc) A.upper(012) # TypeError (대문자로 치환하는 .upper() 메소드에 숫자(int, float) 입력시 오류 발생) ▶ 작업 경로 pwd ▶ Markdown (제목) m : markdown(제목) y : code(코드) r : raw(메모) # Markdown ### Markdown ▶ 데이터 자료형 관련 ● 숫자형(int, float) 1+1 # 덧셈 2-2 # 뺄셈 4*2 # 곱셈 4/2 # 나눗셈 5//2 # 나눗셈 몫 5%2 # 나눗셈 나머지 2**3 # 거듭제곱 ● 문자열(strin..

▶ 설치 방법 1. 아나콘다 홈페이지 접속 www.anaconda.com/products/individual Anaconda | Individual Edition Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 2. 하단 인스톨 클릭 (윈도우 체재, 버전에 맞게) 3. 설치 - Install for : All Users - Check : Add Anaconda3 to the system PATH environment variable ▶ 단축키 Enter : 에디트 모드로 변경 Esc..