조금씩 꾸준히 완성을 향해

지도 영역에 단계구분도(Choropleth Map) 표시하기 행정구역과 같이 지도 상의 어떤 경계에 둘러싸인 영역에 색을 칠하거나 음영 등으로 정보를 나타내는 시각화 방법 전달하려는 정보의 값이 커지면 영역에 칠해진 음영이 진해진다. #경기도 인구변화 데이터를 불러와서 데이터프레임 df로 변환 df = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/ Encore Prac/경기도인구데이터.xlsx') #'구분'열을 인덱스로 지정 df.set_index('구분', inplace=True) # 컬럼명을 str타입으로 변환(map) df.columns = df.columns.map(str) #경기도 지도 만들기 g_map = folium.Map(location=[37.55..

Folium 설치 및 임포트 ▶ 아나콘다 프롬프트 conda install -c conda-forge folium ▶ 주피터 노트북 / 명령 프롬프트(느낌표 빼기) !pip install folium ▶ 라이브러리 가져오기 import pandas as pd import folium 지도 그리기 위도, 경도로 지도 가져와서 저장하기 gasan_map = folium.Map(location=[37.4686, 126.8866], zoom_start=17) gasan_map 지도 타입 확인 type(gasan_map) #folium.folium.Map 지도 저장 gasan_map.save('./gasan.html') #저장 파일 위치 지정 ls # 저장 확인 #drive/ gasan.html sample_da..

박스플롯 vs 바이올린 플롯 boxplot(): 범주형 데이터 분포와 주요 통계 지표 함께 제공 -> 분산 파악 어려움 violinplot(): 커널 밀도 함수 그래프를 y축 방향에 추가 # 그래프 객체 생성(figure에 4개의 서브플롯을 생성) fig = plt.figure(figsize=(15,10)) ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) ax4 = fig.add_subplot(2,2,4) # 그래프 그리기 sns.boxplot(x='alive', y='age', palette='Set2', data=titanic, ax=ax1) sns.boxplot(x='alive', y='age..

면적 그래프 Area plot : 각 열의 데이터를 선 그래프로 구현 후 선 그래프와 x축 공간에 색을 입힌다. 색의 투명도(alpha)는 기본값 0.5로 투과되어 보임(투명도 0~1범위) plot(kind='area') stacked=True : 그래프를 누적할지 여부 설정 df_4.plot(kind='area', stacked=False, alpha=0.3, figsize=(15, 7)) plt.title('서울 -> 타시도 인구 이동', fontproperties=mg_20) plt.ylabel('이동 인구 수',fontproperties=mg_15) plt.xlabel('기간', fontproperties=mg_15) plt.legend(loc='best', prop=mg_10) plt.show(..

데이터 불러와서 처리하기 ▶ 필요한 라이브러리 가져오기 # import library import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd ▶ 엑셀파일 열어서 저장 df_move = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/ Encore Prac/시도별 전출입 인구수.xlsx') df_move ▶ 결측치 처리 df_move = df_move.fillna(method='ffill') #결측치(NaN)을 앞 데이터로 채움 df_move.head(4) #상위 4행만 확인 ▶ 데이터 추출해서 정리 (서울에서 다른 지역으로 이동한 인구 데이터만 추출) # 전출지는 서울이고, 전입지는 서울이 아닌 데이터 추출 df_seoul..