달나라 노트

Python의 matplotlib를 이용하면 Python에서 그래프를 그릴 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt list_x = [1, 2, 3, 4, 5] list_y = [10, 30, 15, 20, 5] plt.plot(list_x, list_y, color='skyblue', marker='o', markerfacecolor='blue', markersize=12) plt.title('Test graph') plt.xlabel('date') plt.ylabel('amount') plt.show() plt.close() 위같은 코드를 작성하여 실행하면 아래 이미지와 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 그래프를 그릴 수 있죠. 그러면 위 코드를 한번 해석해봅시다. imp..

collections module의 defaultdict를 이용하면 default값이 있는 dictionary를 생성할 수 있습니다. 이게 무슨 말인지 예시를 통해 알아봅시다. dict_1 = { 'a': 1, 'b': 2 } print(dict_1['c']) -- Result NameError: name 'c' is not defined 위 예시에선 dictionary에 존재하지 않는 key인 c를 참조하려고 하니 NameError가 발생합니다. 당연한 얘기이겠죠. import collections def default_factory(): return 'no_data' dict_2 = collections.defaultdict(default_factory, a=1, b=2) print(dict_2) p..

pandas의 to_dict는 DataFrame에 적용하여 DataFrame을 dictionary로 변경해줍니다. import pandas as pd dict_1 = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10], 'col3': [11, 12, 13, 14, 15] } df_1 = pd.DataFrame(dict_1) print(df_1) dict_1 = df_1.to_dict() print(dict_1) -- Result col1 col2 col3 0 1 6 11 1 2 7 12 2 3 8 13 3 4 9 14 4 5 10 15 {'col1': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5}, 'col2': {0: 6, 1: 7, 2: 8, 3: 9..

pandas의 transpose는 DataFrame의 행/열을 서로 변경한 새로운 DataFrame을 생성해줍니다. import pandas as pd dict_1 = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10], 'col3': [11, 12, 13, 14, 15], 'col4': [16, 17, 18, 19, 20] } df_1 = pd.DataFrame(dict_1) print(df_1) df_2 = df_1.transpose() print(df_2) -- Result col1 col2 col3 col4 0 1 6 11 16 1 2 7 12 17 2 3 8 13 18 3 4 9 14 19 4 5 10 15 20 0 1 2 3 4 col1 1 2 3 4 ..