🌤️블로그하기 죠은 날

파이썬 데이터프레임으로 파일을 불러오는 과정에서 인코딩 타입을 알아야 하는 경우가 있다.  chardet 라이브러리를 통해 파일 인코딩 값을 알 수 있다.  # 파일 인코딩 확인하는 방법# chardet 라이브러리 설치해야 함 (pip install chardet)import chardetdef detect_encoding(file_path): with open(file_path, 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read()) return result['encoding']

데이터 분석📉/전처리 및 시각화 2024. 5. 7. 19:53

Matplotlib에서 영문과 숫자만 표현되기 때문에 음수, 한글을 그래프로 나타내려면 아래의 코드가 필요하다. import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic'  하지만.. 위 코드로도 아래의 그림처럼 나타날 경우가 있다.    해결 방법 import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.font_manager as fmimport osimport shutil# 내가 쓸 폰트 파일 경로 source_font_path = '/content/drive/MyDrive/data/폰트폴더/NanumGothic.ttf'..

데이터 분석📉/전처리 및 시각화 2024. 4. 28. 13:23

서울시 녹지대 (1) - 데이터 전처리* 사용한 Tool :  Google Colab * 데이터 출처 : 서울시 열린데이터 광장 https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-1321/S/1/datasetView.do시작에 앞서서울특별시 '광진구'의 빅데이터 분석 공모전으로부터 출발했다.한hellomars.tistory.com 앞 글에서 전처리를 했다.  이번에는 folium 이라는 파이썬 라이브러리를 활용해 테이블 정보를 지도 위에 시각화 할 것이다.  서울시 녹지대 면적 시각화목차 1. 서울시 녹지대 면적 시각화 (Choropleth) 2. 지역별 녹지대 면적 현황  (bar graph) 3. 녹지대 위치 히트맵 & 자치구 구분 넣기 (HeatMap 등) 4. 녹지대 분류로 시각화..

데이터 분석📉/전처리 및 시각화 2024. 4. 28. 12:55

* 사용한 Tool :  Google Colab * 데이터 출처 : 서울시 열린데이터 광장 https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-1321/S/1/datasetView.do시작에 앞서서울특별시 '광진구'의 빅데이터 분석 공모전으로부터 출발했다.한여름의 고온다습과 공해를 줄이는 데 도움되는 '녹지화'의 효과를 보고자 했다. 광진구 하나의 자치구에 대해 보기 전에, 서울시 내 녹지화가 어떻게 되어있는지 확인하고자 한 것이 해당 분석의 목적이다.   목차 0. 파일 불러오기1. 사용되지 않는 칼럼 제거 2. 형(type) 변환 3. object(문자열) 변수 확인 및 수정   0. 파일 불러오기 사용 환경에 따라 다르겠지만 필자는 구글에서 제공하는 코랩을 사용했다. 구글 코랩으로 문..

데이터 분석📉/전처리 및 시각화 2024. 4. 28. 12:17