LITTLE BY LITTLE

**Contents** Matplotlib 1. Histogram (default) 2. Plot components fig.add_axes() plt.subplots() fig.add_gridspec (사이즈가 다른 subplots 생성) 3. Save plots ( plt.savefig() ), Cleaning up ( plt.close() ) 4. Additional plotting options rcParams[ ] rcparams_list = list(mpl.rcParams.keys()) mpl.rcParams['figure.figsize'] = (300,10) figsize 업데이트 가능 plt.rc('figure', firsize= (20,20)) rcdefault()로 default 복구 ..

ch_04 0. weather_data_collection 1. querying and merging query() merge dataframes 머지 하기 전에 unique values 개수 확인 shape[0]으로 열의 개수 동일한지 확인 - 함수 정의 get_row_count parameters left_on, right_on on( 머지 대상 컬럼이 동일할 경우 중복된 데이터가 없도록 해줌) how= 'right', 'left', 'outer' ... left_index, right_index => 합치는 대상 컬럼의 '인덱스'가 동일할 경우, 둘다 True로 specify 해줘야함 위처럼 동일한 인덱스를 합쳤을 경우, suffixes에 리스트로 지정해주기 2. dataframe_operation..

Ch_02 Basic Structure Pandas_Data_Structure DataFrame_Operations max([row[3] for row in data]) 넘파이 배열 numpy array 에서 => dictionary로 변환 : { col : np.array(row[i] for row in data]) for i, col in enumerate(data.dtypes.names)} np.linspace(start,stop,num=)로 넘파이 배열 생성 넘파이 배열 numpy array 에서 => dataframe로 변환 : pd.DataFrame(array_dict) 시리즈 생성 => pd.Series(딕셔너리['컬럼 이름'], name=이름지정) pd.Series(numbers, inde..

ch_03. wide_vs_long wide가 일반적으로 많이 본 형태, describe로 한 눈에 볼때 편리, pandas의 matplotlib로 시각화 long은 컬럼명이 data type과 value로 구성, describe하기에 적절치 않음, seaborn으로 시각화 using_the_weather_api cleaning_data df.rename(str.supper(axis='columns').columns pd.to_datetime(df.col) pd.tz_localize(), pd.tz_convert(), pd.tz_localize(None).to_period('M').to_timestamp().index assign()으로 한번에 데이터 타입 변경 (df.col.astype('int' or..