꾸준함이 말미암아

Matplotlib 기본 그래프 도구 연속하는 데이터 값들을 직선 또는 곡선으로 연결하여 데이터 값 사이의 관계 표현 시계열 데이터와 같이 연속적인 값의 변화와 패턴을 파악하는 데 적합(시도별 전출입 인구수.xlsx) ▶ 라이브러리를 불러옵니다. import matplotlib.pyplot as plt ▶ 주소를 불러옵니다. df_move = pd.read_excel("./시도별 전출입 인구수.xlsx") ▶ 누락 값을 앞 데이터로 채웁니다. 데이터 프레임 객체 .fillna(method='fill')) df_move.fillna(method='ffill', inplace=True) ▶ 서울에서 다른 지역으로 이동한 데이터만 추출합니다. is_seoul = df_move['전출지별'] == "서울특별시"..

pandas 내장 그래프 도구 그래프를 이용한 시각화 방법은 데이터의 분포와 패턴을 파악하는데 큰 도움이 됩니다. 시리즈 또는 데이터 프레임 객체에 plot() 메서드를 적용하고, kind 옵션으로 그래프의 종류를 선택합니다. * 시각화 할 때 파이그래프는 가급 사용하지 않는것이 좋다. 그래프 생성 ▶ 엑셀 파일을 불러옵니다. df_ = pd.read_excel('./남북한발전전력량.xlsx') ▶ 남한과 북한의 합계량을 불러온뒤 인덱스명을 변경합니다. df_ns = df_.iloc[[0, 5], 2:].rename({0:"South", 5:"North"}) ▶ 컬럼명을 정수형으로 변한하고 전치를 한 뒤 그래프를 생성합니다. df_ns.columns.map(int) df_ns.T.plot() * pd.D..