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코딩하는 타코야끼

[스터디 노트] Week7_3일차 [unit_1 ~ 12] - EDA(인구 분석)

1. 인구소멸위기지역 파악하기 진행 인구 소명 위기 지역 파악 지도 표현에 대한 카르토그램 표현 ❗️ 메모 folium을 활용한 지역 경계선 json 파일은 꼭, 고유한 ID 역할을 하는 것이 있어야 한다. json 파일이 준비되었다면, 인구현황 데이터에도 ID가 필요아하다. 추후 Cartogram으로 그릴때도 ID를 동일하게 맞추면 좋다. 2. 소멸위기지역 파악 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import set_matplotlib_hangul population.head() 📍 누락된 값 채우기 method="pad": 이 옵션은 "pad" 또는 "ffill"로도 알려져 있으며, 이전의 값으로 누락된 값을 ..
zero-base 데이터 취업 스쿨/스터디 노트 2023. 8. 18. 00:15
[스터디 노트] Week6_2일차 [unit14 ~ 20] - EDA(웹데이터)

1 . 웹페이지 분석 📍 방법 1 url = "" page = urlopen(url) soup = BeautifulSoup(page, "html.parser") soup.text 📍 방법 2 url = "" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") soup.text 📍분석 과정 📎 HTML 문서에서 클래스명이 "sammy"인 모든 div 태그들을 찾아 리스트로 반환합니다. print(soup.find_all("div", "sammy")) len(soup.find_all("div", "sammy")) >>> 50 soup.find_all("div", "sammy")[0] >>> 1 BLT Old Oak T..
zero-base 데이터 취업 스쿨/스터디 노트 2023. 8. 16. 02:03
[스터디 노트] Week5_5일차 [unit22 ~ 32] - EDA(범죄)

1. 범죄현황 데이터 시각화 crime_anal_norm.head() 📍 시각화 sns.pairplot(crime_anal_norm, vars = ["강도", "살인", "폭력"], kind = "reg",height = 3) plt.show() 📍 범죄 검거 비율 def draw_graph(): target_col = ["강간검거율", "강도검거율", "살인검거율", "절도검거율", "폭력검거율", "검거"] crime_anal_norm_sort = crime_anal_norm.sort_values("검거", ascending = True) plt.figure(figsize = (10, 10)) sns.heatmap(crime_anal_norm_sort[target_col], annot = True, ..
zero-base 데이터 취업 스쿨/스터디 노트 2023. 8. 16. 01:43
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