오우진

● 10부터 1까지 거꾸로 숫자를 출력하세요 count = 10 for i in range(10): print(count) count+=-1 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 출처: 예제 중심 파이썬 입문 궁금한 부분이 있으면 댓글 부탁드립니다^^

●더하기, 빼기, 곱하기, 나누기 결과 값을 출력 하세요 x = 10 y = 5 # 더하기 cal_sum = x+y print('cal_sum :', cal_sum) # 빼기 cal_sub = x-y print('cal_sub :', cal_sub) # 곱하기 cal_mul = x*y print('cal_mul :', cal_mul) # 나누기 cal_div = x/y print('cal_div :', cal_div) cal_sum : 15 cal_sub : 5 cal_mul : 50 cal_div : 2.0 출처: 예제 중심 파이썬 입문 궁금한 부분이 있으면 댓글 부탁드립니다^^

문제 : Hello World! 를 출력하세요 print("Hello World!") Hello World! 출처: 예제 중심 파이썬 입문 궁금한 부분이 있으면 댓글 부탁드립니다^^

●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** ▶ csv 파일을 읽고 리스트로 저장 import csv f = open('population_age_2020.csv','r',encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) header = next(lines) data=[] for line in lines: data.append(line) #population_age_2020.csv 파일을 읽어들여 2차원 리스트에 저장 print(data) f.close() [['서울', '9736962', '658355', '813563', '1455903', '1505729', '1563968', '1539385', '1200518', '688..

● 행정안전부에서 제공하는 국 내 주민등록 인구 통계 데이터(2020년 2월 기준)를 분석하기 ●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** ▶ csv파일을 리스트로 저장하기 import population as pop #population.py는 csv파일을 읽어들여 리스트에 저장하는 모듈입니다 list_data = [] pop.get_list(list_data) # pop모듈의 get_list()함수의 매개변수에 list_data를 전달하여 CSV 파일을 읽어 들여 리스트 list_data에 저장 print(list_data) [['서울특별시 (1100000000)', '부산광역시 (2600000000)', '대구광역시 (2700000000)..

● DataFrame 클래스의 sum() 메소드 : #DataFrame의 sum() 메소드는 열 방향(axis=0) 또는 행 방향(axis=1)으로 배열 요소의 합계를 구해 DataFrame(또는 Series) 객체로 반환 데이터프레임명.sum(axis=0 또는 axis=1) import pandas as pd scores = {'이름': ['김지영', '안지수', '최성수', '황예린', '김소정'], '국어' : [95, 97, 90, 94, 87], '영어' : [90, 86, 93, 85, 93], '수학' : [85, 88, 89, 88, 99]} frame = pd.DataFrame(scores) print(frame) frame2 = frame.iloc[:,[1,2,3]] #frame 객체에..

● DataFrame 객체의 loc의 사용 형식 : 데이터프레임명.loc[[행_인덱스명, 행_인덱스명, ...], [열 인덱스명, 열 인덱스명, ..]] import pandas as pd data = {'학교명':['가나고', '다라고', '마바고', '사아고', '자차고'], '학급수' : [25, 23, 15, 19, 10], '학생수' : [620, 600, 550, 580, 400], '교사수' : [80, 95, 70, 90, 65]} frame = pd.DataFrame(data,index=['01','02','03','04','05']) print(frame) print(frame.loc['02','학생수']) #행인덱스1개 그 행에 해당하는 열인덱스1개 print() print(frame..

▶ DataFrame 객체 생성하기 ● Pandas의 DataFrame 클래스는 테이블 형태로 된 2차원 자료 구조이다 ● DataFrame은 여러 개의 열과 행으로 구성되며, 각 열은 서로 다른 데이터 형(Type)을 가질 수 있다 ● DataFrame 객체를 생성하는 방법중에서 딕셔너리의 값으로 리스트를 사용하는 방법이 가장 많이 사용된다. import pandas as pd data = {'이름':['홍지수', '안지영', '김성수', '최예린'], '아이디' : ['jshong', 'jyahn', 'sukim', 'yrchoi'], '비밀번호' : ['1234', '1234', '1234', '1234']} #딕셔너리 data는 키가 '이름', '아이디', '비밀번호' #값은 각 키에 해당되는 요..

● 딕셔너리는 Series 객체와 생김새가 유사하기 때문에 딕셔너리를 이용하여 Series 객체를 생성하는 경우가 많다 import pandas as pd pop = pd.Series({'서울':9765623, '부산':3441453, '대구':2461769}, index=['서울', '부산', '대구', '광주', '대전']) #데이터 값이 없는 '광주'와 '대전'은 NaN으로 표시됩니다. #딕셔너리를 이용하여 Series 객체 pop을 생성 print(pop) pop['광주'] = 149336 #인덱스 '광주'의 요소에 149336을 저장 print('광주시 인구 : %.0f명' % pop['광주']) 서울 9765623.0 부산 3441453.0 대구 2461769.0 광주 NaN 대전 NaN dt..

● Series 객체에서 산술 연산과 조건식을 사용가능하다 import pandas as pd obj = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50]) print(obj * 10) #obj 객체의 모든 요소 값에 10을 곱하기 print(obj[obj > 25]) #obj 객체의 요소 중 값이 25보다 큰 요소 값 출력 0 100 1 200 2 300 3 400 4 500 dtype: int64 2 30 3 40 4 50 dtype: int64 import pandas as pd pop = pd.Series([9765623, 3441453, 2461769],index=['서울','부산','대구']) #데이터를 저장하고 인덱스 설정 for i, v in pop.items() : #items:인덱..