비전공자의 IoT 국비 교육 수강일지 Day_71

Python lib

데이터 생성

merge
# 공통된 컬럼('key') 기준으로 merge

# how 속성!
# 병합의 방식을 지정
# concat의 join과 동일한 기능
# inner : 공통된 데이터의 값만 출력 (기본값)
# outer : 전체 값 출력

# left : 먼저 적은 데이터를 기준으로 값 출력
# right : 나중에 적은 데이터를 기준으로 값 출력

# 결측치 채우기
# fillna(채울 값)

# DataFrame 삭제 drop
# 출력하고 저장은 하지 않음
# inplace = False / True

 

카테고리 생성하기

# 데이터를 구간별로 구분하기

# 각 항목별 개수 확인

# DataFrame 생성 및 컬럼 생성

연령대 컬럼 생성

 

범죄 실습

파일 불러오기!

df2015

df2016

df2017

실습 문제

1. df2017 광주지방 경찰청 데이터 삭제

2. 구분' 컬럼에서 '발생건수' 데이터만 가져오기
# 1. 데이터 프레임에서 '구분' 컬럼만 가져오기
# 2. 가져온 '구분' 컬럼에서 '발생건수' 인지 판별하기
# 3. 판별한 값으로 전체 데이터에서 '발생건수' 해당 데이터만 가져오기

3. '총계' 컬럼 만들기

# 경고 라이브러리
=> 경고창이 뜨지 않음

4. '총계' 컬럼만 인덱싱

5. 증감률 계산하기

6. t1, t2, t3, p1, p2 병합시키기

7. 컬럼명 변경하기

 

데이터 시각화란?

- 광범위하게 분산된 방대한 양의 자료를 한눈에 볼 수 있도록 도표나 차트 등으로 정리하는 것

- 시각화를 통해 데이터의 특징을 쉽게 파악 가능

- 분석 결과를 상대방에게 효과적으로 전달 가능

 

matplotlib

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라즈베리파이

프로그램 설치

두 개 프로그램 설치 후 실행!

 

SD카드 포맷하기!

Disk Imager 실행!