배움 기록

[주요 함수] pivot_df = 데이터 명.pivot(index='연도', columns='구분', values='투자액(억원)') fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=cols, figsize=(15, 5)) *** pivot 작업이 필요한 이유 ***pivot 전 데이터는 세로 구조 이다. 하나의 그래프 라인 = 하나의 열 즉, 현재처럼 동일한 값이 세로로 반복하는 데이터 구조로는 그래프를 그릴 수 없다. pivot 작업을 하면 데이터 구조가 "가로"로 바뀐다. [1] 라이브러리 불러오기 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker #축 세밀작업용 impo..

[주요 함수] 더보기revenue_fin.isna().sum() : 결측값 확인 def format_to_billion ( ) : matplotlib에서 축 눈금을 사용자가 원하는 형태(예: 억 단위)로 바꾸기 위해 만든 포맷 함수plt.gca( ) : 현재 그리는 그래프의 '축' 정보를 가져오는 함수 plt. text ( ): 그래프 내 텍스트 입력을 위한 함수 [1] 라이브러리 불러오기 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt [2] 파일 불러오기 revenue= pd.read_excel(r"파일경로")revenue_t=revenue.transpose() #행열 전환 revenue_t [3] 데이터 정리 revenue_t.columns =revenu..

[주요 코드] 더보기mapping = { 기존 값: 매핑값 }chunck_size = 한번에 실행할 값 수 unique ( ) = 고유 값 확인 데이터 명. sort_values( '기준' ) = '기준'에 따라 데이터 정렬 [1] 라이브러리 불러오기 import pandas as pd # 엑셀,csv,데이터프레임 형태 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt # 시각화 라이브러리from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages # 결과 PDf 저장 [2] 데이터 불러오기 기본 전처리는 Power bi를 통해 행, 열 정리를 해주었다. esg= pd.read_excel(r"파일경로")esg [3] 환경등급 평가 매핑 더보기매핑을..

* 크롤링 하기 전에 주의할 점 1. 사이트 링크에 /robots.txt를 추가해 user = allow 가 떠 있는 지 확인하기! (가장 좋은 것은 크롤링 페이지 이용약관 읽어보기) * 크롤링 시 주의할 점1. 너무 많은 양을 크롤링하면 서버 과부하가 걸릴 수 있으니, 조금씩 나눠서 텀을 두고 하기 2. 단계 설정 상세히 하기 예: 메인페이지 -> 검색창 클릭 -> 검색어 입력 및 Enter -> 광고제거 -> 상세페이지 이동 ======================================================[1] 필요한 라이브러리 불러오기 import pandas as pd # 표 형태 데이터를 다루기 위함 (excel, csv dataframe 작업용) from seleni..