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LiJell's 성장기
한국 관광객 추이 2편 시각화: https://lime-jelly.tistory.com/46 __07.data_analyzing_visualizing_tourist_data 이전 과정은 아래를 참고 data 변환: https://lime-jelly.tistory.com/43 7. tourist data visualizing (관광객 데이터 시각화) 7.1. 시계열 그래프 그리기 import pandas as pd import numpy as np from pandas i.. lime-jelly.tistory.com 6. 한국관광 데이터랩을 이용한 관광객 추이 방한 외래관광객 (국적별) -> 목적별/국적별 -> 주기(월) -> 기간 정하기 엑셀 데이터로 다운로드 목적 한달 기준 데이터를 이용하여 함수를 만..
유튜브 1편 크롤링 : https://lime-jelly.tistory.com/41 __04.data_analyzing_crawling_youtube_ranking (유튜브 1편) 4. Youtube ranking Crawling 멜론, 벅스, 지니 차트 크롤링 : https://lime-jelly.tistory.com/40 Crawling 기초: https://lime-jelly.tistory.com/39 4.1. 크롤링 전 사전 준비 이해가 안된다면 음악차트 크롤링.. lime-jelly.tistory.com 5.1. 시각화를 위해 필요한 라이브러리 불러오기 5.1.1. 시각화 그래프에 한글 적용을 위한 라이브러리 from matplotlib import rc, font_manager 5.1.2. 한..
유튜브 2편 전처리/시각화: https://lime-jelly.tistory.com/42 __05.data.analyzing_youtube_data_visualizing (유튜브 2편) 유튜브 1편 크롤링 : https://lime-jelly.tistory.com/41 __04.data_analyzing_crawling_youtube_ranking (유튜브 1편) 4. Youtube ranking Crawling 멜론, 벅스, 지니 차트 크롤링 : https://lime-jelly.tistory... lime-jelly.tistory.com 4.1. 크롤링 전 사전 준비 이해가 안된다면 음악차트 크롤링을 참고하세요 4.1.1. HTML 다운하기 from selenium import webdriver fr..
crawling 기초 : https://lime-jelly.tistory.com/39 3. 멜론, 벅스, 지니 차트 크롤링 3.1. selenium & Chrome Driver 라이브러리 불러오기 from selenium import webdriver import 에러가 날 경우 라이브러리 설치: !pip install selenium 크롬 드라이버 다운받기: https://chromedriver.chromium.org/downloads 본인의 크롬 버전과 알맞는 버전을 이용하시면 됩니다. 3.1.1. Chrome Driver 활용하기 from selenium import webdriver ser = Service('../chromedriver/chromedriver.exe') # 크롬드라이버 파일이 있..
crwaling crwaling을 위한 pandas 기초 https://lime-jelly.tistory.com/37 2. HTML 이해하기 2.1 필요한 라이브러리 불러오기 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import numpy as np 2.2 예제 예제 다운로드: https://github.com/Play-with-data/datasalon/blob/master/02_%EA%B0%9C%EC%A0%95%ED%8C%90/2_Data_Analysis_Basic/2_2_Crawling.ipynb ht..
최단 경로 문제 최단 경로 알고리즘은 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘을 의미합니다. 다양한 문제 상황 한 지점에서 다른 한 지점까지의 최단 경로 한 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로 모든 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로 각 지점은 그래프에서 노드로 표현 지점 간 연결된 도로는 그래프에서 간선으로 표현 다익스트라 최단 경로 알고리즘 특정한 노드에서 출발하여 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 계산 다익스트라 최단 경로 알고리즘은 음의 간선이 없을 때 정상적으로 동작 현실 세계의 도로(간선)은 음의 간선으로 표현되지 않음 다익스트라 최단 경로 알고리즘은 그리디 알고리즘으로 분류 매 상황에서 가장 비용이 적은 노드를 선택해 임의의 과정을 반복 다익스트라 알고리즘 동작 과정 출발 노드 설정 최단..
Modified on Jan 10 2022 # -- coding: utf-8 -- """ Created on Wed Dec 29 15:04:23 2021 @author: hanju """ 판다스 연습문제 df1 = pd.read_csv("./data/cancer_test.csv") df1.columns df1.dtypes df1.head() df1.info() df1.describe() 1. radius_mean, texture_mean, texture_se , smoothness_se NA인 행을 제거하고 총 행의 수 리턴 df1['radius_mean'].isnull().sum() df1['texture_mean'].isnull().sum() df1['texture..
Modified on Jan 10 2022 # -- coding: utf-8 -- """ Created on Wed Dec 29 14:14:18 2021 @author: hanju """ 시각화( visualization) df1 = pd.read_csv("./data/cancer_test.csv") df1 ''' id diagnosis ... symmetry_worst fractal_dimension_worst 0 842302 Malignant ... 0.4601 0.11890 1 842517 Malignant ... 0.2750 0.08902 2 84300903 Malignant ... 0.3613 0.08758 3 84348301 Malignant ... 0.6638 0.17300 4 8435840..
Modified on Jan 10 # -_- coding: utf-8 -_- """ Created on Wed Dec 29 11:23:53 2021 @author: hanju """ 17. 날짜표현 월별, 일별, 요일별 집계 현재 날짜 - 입사일자 = 근무 일자 현재 날짜 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame from datetime import datetime datetime.now() # datetime.datetime(2021, 12, 29, 11, 26, 59, 534499) d1 = datetime.now() type(d1) # datetime.datetime d1.year # 연 d1.month ..