# 라이브러리와 데이터를 불러오고, 시각화를 위한 세팅을 합니다. import seaborn as sns sns.set_theme(style='whitegrid') penguins = sns.load_dataset("penguins").dropna() penguins # penguin 데이터에 lineplot을 출력합니다. 질량에 따른 발길이 sns.lineplot(data=penguins, x="body_mass_g", y= "flipper_length_mm", ci = None) # penguin 데이터에 lineplot을 출력합니다. 질량에 따른 발길이 # 종별로 보고 싶을 때 옵션 sns.lineplot(data=penguins, x="body_mass_g", y= "flipper_length_m..

#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # ## 02. 테이블 = DataFrame # ### 이번 실습에서는 다음 내용들을 배웁니다. # # # - pandas의 기본 구조인 DataFrame을 이해하고, pandas에 대한 다양한 데이터 처리 기능에 대해 배웁니다. # # # - 파이썬에서 엑셀 데이터를 사용하는 방법에 대해 배웁니다. # In[2]: # pandas 라이브러리를 불러옵니다. pd를 약칭으로 사용합니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # - DataFrame은 2차원 테이블이고, 테이블의 한 줄(행/열)을 Series라고 ..

import pandas as pd from time import time # Load data (pandas version) start = time() train = pd.read_csv('./data/transactions_train.csv') end = time() print(f"데이터 로드 시간 : {end-start}초") train # Check memory usage mem_usage = train.memory_usage(deep=True).sum() / 1024 / 1024 / 1024 print(f"Memory Usage : {mem_usage:.4} GiB") # parquet로 다시 만들어봅시다. 데이터의 일부만 가져옵니다. part = pd.read_csv('./Downloads/t..

# -*- coding: utf-8 -*- """CH 02_02.주식 데이터 가져오기.ipynb Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/12NAlW9QiyWko31SpWwBoYRMxJue-Drt0 """ # 해당 페이지의 page source를 직접 가져옵니다. 웹페이지에서도 우클릭 "페이지 소스 보기"로 같은 HTML 소스를 볼 수 있습니다. import requests import bs4 page_no = 1 page_url = f'https://finance.naver.com/sise/sise_index_day.naver?code=KPI200&p..