두개의 특성변수를 하나의 막대그래프로 나타내는 방법입니다. 실습을 위해 데이터 셋을 임의로 만들었습니다. import pandas as pd import matplotlib as plt df1 = pd.read_csv('C:/Users/ellyj/Desktop/data/example2018.csv',encoding='UTF-8') df1.head() df2 = pd.read_csv('C:/Users/ellyj/Desktop/data/example2019.csv',encoding='UTF-8') df2.head() 데이터를 불러옵니다. id가 같고 변수가 각각 v1, v2인 데이터 입니다. merge() 함수를 통해 df1과 df2를 id을 기준으로 열을 추가해 합칩니다. df3 = pd.merge(df1..

코로나19에 따라 사람들 간의 접촉이 높은 지하철, 버스 등의 대중교통을 기피하는 현상이 나타나고 개인이동수단인 공공자전거가 주목받고 있습니다. 지역특성이 공공자전거 수요에 미치는 영향을 알아보기 위해 서울시 자치구의 특성과 자전거 수요의 관계를 다음과 같이 시각화했습니다. 그 중 서울시 지도 시각화 방법을 소개하겠습니다. library(ggmap) library(ggplot2) library(raster) library(rgeos) library(maptools) library(rgdal) install.packages("raster") install.packages("rgeos") install.packages("maptools") install.packages("rgdal") library(read..

정리 import numpy as np np.array([1,2,5]) #numpy 생성 np.array(list_name) #numpy로 전환 np.array.size #개수 np.array.shape #차원,개수 np.random.random #임의의 값 np.arange(6) # 0부터 5 np.arange(2,7) #2부터 6까지 np.arange(3, 17, 3) #3부터 16까지 간격3 불린 np.array > 4 #T,F 결과 나옴 np.where #T의 위치값 반환 기본통계 print(array1.max()) # 최댓값 print(array1.min()) # 최솟값 print(array1.mean()) # 평균값 print(np.median(array2)) # 중앙값 print(array1..