코딩뿌셔

# 훈련 모델 예시 import pandas as pd fish = pd.read_csv('http://bit.ly/fish_csv_data') fish_data = fish[['Weight','Length','Diagonal','Height','Width']].to_numpy() fish_target = fish['Species'].to_numpy() from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split( fish_data, fish_target, random_state=42) from sklearn.linear_model import Log..

import pandas as pd data = pd.read_csv('./data.csv') data name age sex country 0 kim 14 man korea 1 park 22 female korea 2 lee 34 man korea 3 jung 44 female canada 4 gang 31 man america 1. 열 추출 # 시리즈(1차원) data['name'] 0 kim 1 park 2 lee 3 jung 4 gang Name: name, dtype: object # 데이터프레임(2차원) # 2개 이상 열 추출하는 경우 [[ ]] data[['name', 'age']] name age 0 kim 14 1 park 22 2 lee 34 3 jung 44 4 gang 31 2. 행..

import pandas as pd # 파일 불러오기(csv) data = pd.read_csv('./data.csv') data name age sex country 0 kim 14 man korea 1 park 22 female korea 2 lee 34 man korea 3 jung 44 female canada 4 gang 31 man america # head() : 데이터 시작 부분 출력 # default의 경우 5개 행 출력 data.head(2) name age sex country 0 kim 14 man korea 1 park 22 female korea # tail() : 데이터 끝부분 출력 # default의 경우 5개 행 출력 data.tail(2) name age sex count..

1. 지정 경로에 django 작업 폴더 생성 2. django 설치 가상환경에 설치하도록 하겠습니다. 설치는 가상환경에서 최초 1회만 실행하면 됩니다. conda install -c conda-forge django==4.0.1 # django 버전 확인 django-admin --version # django 설치 확인 conda list 3. 장고 프로젝트 생성 지정 경로에 생성한 작업 폴더 위치에서 아래 코드 입력 후 config 폴더와 manage.py 파일이 생겼는지 확인하면 된다. (해당 폴더와 파일은 삭제하면 안된다!) django-admin startproject config . 4. 웹서버 구동 아나콘다 프롬프트에 아래 코드 입력하면 http://127.0.0.1:8000/ 형태의 ur..

1. 기준일 및 시간대별 버스 이용량 분석 2. 기준시간(시) 및 시간(분)별 버스 이용량 분석 정제가 끝난 데이터를 불러와 주제별 분석 실습을 진행하겠습니다. import pandas as pd file_path = './data/df_kor.csv' df = pd.read_csv(file_path) df 승차시각 하차시각 노선명 노선설명 승객연령 환승여부 추가운임여부 승차정류장 승차정류장 GPS X 승차정류장 GPS Y 하차정류장 하차정류장 GPS X 하차정류장 GPS Y 0 20200102051049 20200102051844 131 양덕-송도-시청-양학-양덕 일반 N N 양덕차고지 129.401693 36.077258 동부초등학교 129.380866 36.062209 1 20200102051338..