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달나라 노트

Python Pandas & openpyxl : column_dimensions, row_dimensions (column 너비, row 높이 조절하기, column width, row height)

worksheet 객체의 column_dimensions, row_dimensions를 이용하면 column width, row height을 조절할 수 있습니다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c'], 'col3': [1234, 2817, 209183], } df_test = pd.DataFrame(dict_test) xlsx_writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx', engine='openpyxl') df_test.to_excel(xlsx_writer, sheet_name='test1', index=False) worksheet = xlsx_writer.sheets['test1'..
Python/Python Pandas 2024. 2. 26. 22:26
Python Pandas & openpyxl : to_excel startcol, startrow (Data position 정하기)

pandas의 to_excel에서 startcol, startrow 옵션을 이용하면 어느 위치에 DataFrame을 위치시킬지 결정할 수 있습니다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c'], 'col3': [1234, 2817, 209183], } df_test = pd.DataFrame(dict_test) xlsx_writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx', engine='openpyxl') df_test.to_excel(xlsx_writer, sheet_name='test1', startcol=2, startrow=3) xlsx_writer.close() 위 코드의 결과는 다음과 같습..
Python/Python Pandas 2024. 2. 26. 22:20
Python matplotlib : xscale, yscale, set_xscale, set_yscale (x축 scale 조절, y축 scale 조절, log scale, subplot log scale)

데이터 분석을 하다보면 시각화는 꽤 중요한 부분 중 하나입니다. 근데 간혹 x축 값과 y축 값이 너무 커지게 되면 값들을 좌표평면 상에 나타낸다고 해도 그 경향성을 시각화하기가 어려울 수 있습니다. 예를들어 y = 1500 / x 라는 함수를 만족하는 값들을 가지고 있고, 이 값들을 그래프로 나타내본다고 해봅시다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np list_x = np.linspace(0, 2000, 10000) list_y = [] for x in list_x: val_result = 1500 / x list_y.append(val_result) plt.plot(list_x, list_y, color='gray') plt.show() matplo..
Python/Python matplotlib 2024. 2. 24. 16:59
PyCharm에서 환경변수 설정, Interpreter별 환경변수 설정, Custom library 경로 설정

PyCharm을 사용하다보면 여러개의 Interpreter를 설정해서 사용하는 경우가 많고, 이와 동시에 스스로 만들어둔 custom library를 import해야하는 경우가 있습니다. PYTHONPATH와 환경변수 관련 내용은 아래 글을 참고하면 좋습니다. https://cosmosproject.tistory.com/386 Python Basic : PYTHONPATH (python module 설치 경로, python library 탐색 경로 추가하기, custom library import, sys.pa PYTHONPATH 환경변수에 대해 알기 전에 먼저 python library가 어떤 식으로 탐색되어 import되는지에 대한 기본적인 흐름을 천천히 살펴보고 갑시다. Python을 사용하다보면 ..
Python/Python ETC 2024. 2. 8. 01:47
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