[실습] 전국 지점별 기온 분석

1 데이터 준비 및 확인 기상자료개방포털 > 데이터 > 기상관측 > 지상 > 종관기상관측(ASOS) https://data.kma.go.kr/data/grnd/selectAsosRltmList.do?pgmNo=36 [ 자료형태 ] 일자료 [ 지점 ] 전체 [ 자료 ] 기온>최저,최고,평균 [ 기간 ] 1911~2020 (10년단위로 나누어 다운로드) 1.1 데이터프레임 생성 1.2 데이터 확인 1.3 데이터타입 확인/변경 1.4 2020년 지점별 기온 데이터 추출 및 전처리 1.4.1 2020년 기온 데이터 추출하여 서브셋 만들기 1.4.2 결측치 확인 2 지점별 연평균 기온 시각화 · 연 평균기온이 높은 지역은 어디일까? · 연 평균기온이 낮은 지역은 어디일까? · 서울의 연 평균기온은 전국에서 어느정..

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• · 2023. 2. 19.
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[실습] 서울 연간 기온 변화 분석 및 시각화

1 전국 기온 데이터 수집 기상자료개방포털 > 데이터 > 기상관측 > 지상 > 종관기상관측(ASOS) https://data.kma.go.kr/data/grnd/selectAsosRltmList.do?pgmNo=36 [ 자료형태 ] 일자료 [ 지점 ] 전체 [ 자료 ] 기온 > 최저, 최고, 평균 [ 기간 ] 1911~2020 (10년단위로 나누어 다운로드) 2 전국 기온 데이터 확인 2.1 데이터프레임 생성 2.2 데이터프레임 연결하기 pd.concat(데이터프레임리스트, axis=0) : 행 방향으로 연결(default) pd.concat(데이터프레임리스트, axis=1) : 열 방향으로 연결 ignore_index=True : 인덱스 제지정 2.3 데이터타입 확인/변경 2.3.1 데이터타입 확인 2..

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• · 2023. 2. 17.
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[실습] 지하철 승하차 현황 분석

1 데이터 확인 및 전처리 1.1 데이터 크기 1.2 결측치 확인 1.3 컬럼별 데이터 확인 1.4 데이터 타입 확인 및 변경 1.5 불필요한 컬럼 삭제 1.6 승차/하차 테이블 분리 1.6.1 승차 테이블 만들기 1.7 하차 테이블 만들기 2 출퇴근시간 역별 승하차 인원 분석 3 강남역의 최근 시간대 별 승하차 정보 분석 3.1 강남역의 최근 승차 정보 분석 3.2 강남역의 최근 하차 정보 분석 4 지하철 시간대 별, 역 별 이용현황 분석 4.1 시간대 별 승차 현황 4.1.1 승차 정보 집계 데이터 만들기 4.1.2 시간대 별 승차 건수 4.1.3 지하철 역 별 승차 건수 4.2 시간대 별 하차 현황 4.2.1 하차 정보 집계 테이블 만들기 4.2.2 시간대 별 하차 건수 4.2.3 지하철 역 별 하..

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• · 2023. 2. 17.
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[실습] 서울시 물가 정보 분석

1 데이터 수집 1.1 데이터프레임 생성 1.2 결측치 확인 1.3 자료형 확인 2 데이터 확인 2.1 컬럼별 데이터 확인 2.2 시장/마트 목록 2.3 품목 목록 2.4 자치구 목록 2.5 시장 유형 3 삼겹살 가격 분석 3.1 삼겹살 데이터 3.2 우리동네 삼겹살 가격 3.3 마트 지점별 삼겹살 가격 4 달걀 가격 분석 4.1 달걀 데이터 4.2 우리동네 달걀 가격 4.3 마트 지점별 달걀 가격

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• · 2023. 2. 17.
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[실습] 서울시 공공자전거 이용 현황 분석

1 데이터 확인 및 전처리 1.1 2021년 공공자전거 대여이력 정보 1.1.1 데이터프레임 생성/확인 1.1.2 데이터 연결/확인 1.2 데이터 전처리 1.2.1 불필요한 컬럼 제거 1.2.2 자료형 확인/변경 1.3 결측치 확인/처리 2 일별 이용 현황 2.1 대여날짜 컬럼 추가 2.2 대여날짜 별 대여 건수 2.3 대여날짜 별 이용시간 2.4 대여날짜 별 이용 거리 2.5 데이터프레임 합치기 3 시간대 별 대여/반납 현황 3.1 대여시간, 반납시간 컬럼 추가 3.2 시간대 별 대여/반납 현황 3.3 시각화 4 대여소별 대여/반납 현황 4.1 대여소 현황 4.2 대여건수가 가장 많은 대여소 best10 4.3 반납건수가 가장 많은 대여소 best10 4.4 여의나루역 1번출구 앞 대여소 이용현황 4...

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• · 2023. 2. 16.
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#26 데이터의 분포를 나타내는 여러가지 그래프

1 카운트플롯 데이터의 갯수를 카운트하여 시각화 sns.countplot(data=데이터프레임, x=컬럼) 2 러그플롯 sns.rugplot(data=데이터프레임, x=컬럼) 3 히스토그램 sns.displot(data=데이터프레임, x=컬럼) 4 상자수염그래프, 바이올린플롯, 스트립플롯, 스웜플롯 · sns.boxplot(data=데이터프레임) · sns.violinplot(data=데이터프레임) · sns.stripplot(data=데이터프레임) · sns.swarmplot(data=데이터프레임)

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• · 2023. 2. 14.
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