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파이썬9

[EDA Practice] Subplot 그리기 이전 포스팅에서 matplotlib이나 seaborn을 통해서 그래프를 생성하면 자동으로 AxesSubplot 객체가 생성되었다. AxesSubplot은 Figure 객체에 포함된 객체이지만, 일반적으로는 하나밖에 생성이 안된다. 그러나, 데이터 시각화를 진행하다 보면, 아래처럼 여러 개의 그래프를 한 눈에 비교하고 싶을 때가 있다. matplotlib에서는 서브플롯을 그리기 위해 몇 가지의 메서드를 제공한다. 1. add_subplot() 첫 번째는 바로 Figure 객체의 add_subplot() 메서드이다. add_subplot()은 파라미터로 row, col, index를 받는다. index는 서브플롯이 생성되는 위치로, 왼쪽 위에서부터 1이다. 아래 코드는 nrows=3, ncols=2의 빈 서.. 2023. 2. 9.
[EDA Practice] Figure, Axes 객체 Matplotlib은 데이터 시각화에 필수적인 패키지이다. 이러한 그래프를 그릴 수 있는 이유는 Matplotlib만의 특별한 클래스들이 존재하기 때문이다. 바로 Figure와 Axes 클래스이다. Matplotlib의 그래프를 담을 수 있는 Figure 클래스와 Axes 클래스를 알아보자. 1. Figure 클래스 일반적인 방식으로 plt.figure()를 수행하고 객체 타입을 확인한 결과이다. fig = plt.figure() type(fig) => matplotlib.figure.Figure 코드에서 볼 수 있듯이 matplotlib.figure.Figure 객체가 생성되는 것을 볼 수 있다. Figure 객체는 그래프 요소를 담을 수 있는 최상위 컨테이너이다. 그래프를 담을 수 있는 직사각형의 객.. 2023. 2. 9.
[Pandas] 판다스 데이터프레임 합치기 (merge, concatenate) 판다스에서는 시리즈나 데이터프레임을 다루기 편하게 하기 위해 여러 함수들을 제공하고 있다. 그 중, 여러 개의 데이터프레임이나 시리즈를 합치는 기능은 빈번히 사용되는 기능들 중 하나이다. 1. concat() 첫 번째는 concat() 메서드이다. concat() 메서드는 이름 그대로 데이터프레임 또는 시리즈를 연결하는 기능이다. 아래 예시처럼 서로 다른 두 데이터프레임을 합칠 수 있다. df1 = pd.DataFrame( { "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"], "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"], "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"], "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"], }, index=[0,1,2,3] } df2 = pd.Dat.. 2023. 2. 7.
[Pandas] 판다스 인덱싱 (loc, iloc) 판다스의 Series와 Dataframe 데이터 구조는 각각 1차원과 2차원이다. 각각은 Python의 [] 기호를 통해서 인덱싱도 가능하지만 .loc과 .iloc을 사용하여 인덱싱 하는 것이 훨씬 편리하다. Python에서 리스트 객체에 사용하는 일반적인 [] 인덱싱은 Series와 Dataframe에서는 오류가 날 가능성이 있기 때문에 loc과 iloc을 사용하는 것이 좋다. 자세한 사례는 stackoverflow에 올라온 질문을 통해 확인해 볼 수 있다. https://stackoverflow.com/questions/38886080/python-pandas-series-why-use-loc Python: Pandas Series - Why use loc? Why do we use 'loc' for.. 2023. 2. 4.

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