전체 글263 파이썬 설치하기: 올인원으로 아나콘다 설치 아나콘다(anaconda)로 설치를 하시면 파이썬(python) 뿐 아니라 판다스 넘파이 등의 라이브러리와 주피터노트북같은 툴도 동시에 설치가 되서 편리합니다 (All in one) 파이썬을 이제 시작하실거라면 한번에 모두 설치되는 설치통합팩같은 아나콘다로 설치하는것을 권장드립니다 강의시작할때 설치영상부터 올렸어야하는데 조금 늦어서 죄송합니다 아래 영상을 보시고 천천히 따라해보세요 아나콘다를 다운받을수 있는 링크는 아래와 같습니다 https://www.anaconda.com/products/individual Anaconda | Individual Edition Anaconda's open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R.. 2021. 11. 28. [파이썬의 판다스] unpivot 실습예제 1강 merge와 함께 오늘은 피벗테이블 만큼 강력한 unpivot을 파이썬의 판다스 라이브러리를 이용해 merge함수와 함께 실습해보겠습니다 언피벗에 대한 설명강의 (이 강의는 예제가 필요없으세요) 언피벗 실습강의 (아래에서 예제 다운로드) 엑셀 예제파일 결과 코드.ipynb (주피터노트북용) 파일 다운로드 결과 코드.py (파이썬용) 파일 다운로드 2021. 11. 28. [파이썬의 판다스 데이터분석] 신규 상장주식 데이터 가져오기 python의 pandas 라이브러리로 실제 데이터 분석을 예제로 실습해보는 강의입니다 일단 이번 강의에서는 데이터 추출 및 정리 시각화 까지만 다루었습니다 예제 엑셀파일과 코딩파일은 다운받아 가급적 같은 폴더에 넣어주세요 예제 엑셀파일 다운로드 결과 코드.ipynb (주피터노트북용) 파일 다운로드 결과 코드.py (파이썬용) 파일 다운로드 2021. 11. 21. [파이썬의 판다스] 삼성전자 비트코인 의 캔들차트 그리기 오늘은 번외로 판다스 관련 라이브러리들을 이용해서 삼성전자와 비트코인의 캔들차트를 그려보겠습니다 아주 예쁘게 그려지진 않지만 기본함수 적용 하나만으로 그럭저럭 볼만하게 그려지는 것이 장점입니다 더 예쁘게 그리시려면 bokeh를 좀 공부하셔야됩니다 import pandas as pd import FinanceDataReader as fdr import pyupbit import bokeh df1 = fdr.DataReader("005930", "2020-01-01", "2020-12-30") fdr.chart.plot(df1) fdr.chart.plot(df1, title="삼성전자", color_volume_up="grey", color_volume_down="black") df2 = pyupbit.ge.. 2021. 11. 16. [실무 엑셀을 파이썬으로] 피벗 테이블을 판다스로 표 재구조화가 필요한 엑셀 파일을 파이썬의 판다스 라이브러리를 이용해pivot_table 함수와 mask 함수로 원하는 형태의 표로 바꾸는 강의입니다. 예제 엑셀파일 다운로드 엑셀 파일은 여러분이 작업하는 파이썬의 ipynb 파일과 같은 폴더에 가급적 저장해 주세요. 결과 코드 import pandas as pd# 엑셀 읽어오기 : read_exceldf1 = pd.read_excel("E07EXAMPLE.xlsx", sheet_name=1)# 표 재구조화 : pivot_tablepdf1 = df1.pivot_table("점수", index="이름", columns="과목", aggfunc="count")# 엑셀의 if : maskcond1 = pdf1 == 1 pdf1 = pdf1.mask(c.. 2021. 11. 16. [실무 엑셀을 파이썬으로] 엑셀의 if 조건문을 판다스로 엑셀의 if 조건문을 파이썬의 판다스(pandas) 라이브러리 mask 함수로 구현해 보는 강의입니다. 예제 엑셀파일 다운로드 엑셀 파일은 여러분이 작업하는 파이썬의 ipynb 파일과 같은 폴더에 가급적 저장해 주세요. 결과 코드import pandas as pd # 엑셀 읽어오기 : read_excel()df1 = pd.read_excel("E06EXAMPLE.xlsx", sheet_name=1)# 엑셀의 if기능 : maskcond1 = df1["점수"].isnull()df1["참석여부"] = df1["점수"].mask(cond1, "X").mask(~cond1, "O")# 엑셀의 다중if : 다중maskcond2 = df1["점수"] > 70cond3 = df1["점수"] > 90df1[".. 2021. 11. 16. 이전 1 ··· 40 41 42 43 44 다음
