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Python10

[아나콘다] 파일 입출력_JSON python을 활용하여 json파일을 읽어들이고, 필요한 정보만 변수에 저장하여 json파일을 새로 작성하는 방법에 대해 정리한 게시글이며 해당 작업을 진행하면서 확인하게 된 몇개의 예외상황에 대한 해결방법을 정리해보았다. 목차는 아래와 같으며, 정상 수행 코드를 먼저 첨부한 후 발생했던 예외 상황에 대하여 설명하는 방식으로 진행된다. 1. 파일 읽기 1) SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape 2) UnicodeDecodeError: 'cp949' codec can't decode byte 0xec in position 196: illeg.. 2022. 10. 26.

[아나콘다] 데이터 시각화 해당 포스팅의 목차는 다음과 같다. 1. matplotlib (이하 plt) 2. 활용 예시 1) 그래프 생성 2) 제목부여 3) x축과 y축 4) 두개의 그래프 5) 범례와 그래프 색상 변경 3. 예제 1. matplotlib (이하 plt) 시각화를 위한 라이브러리를 추가해야한다. # matplotlib안의 pyplot만을 import하여 필요한 라이브러리만 추가하도록 한다. import matplotlib.pyplot as plt 2. 활용예시 1) 그래프 생성 그래프를 생성하는 하나의 예시를 들어보자면 아래와 같다. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([100,200,300]) #y축의 내용 plt.show() #보여줘 2) 제목부여 import matplot.. 2022. 5. 13.

[아나콘다] 데이터 분석 및 가공_3 해당 포스팅도 마찬가지로 CSV파일을 분석하고, 가공하여 요청한 정보를 출력하는 과정을 구현하였다. https://data.kma.go.kr/climate/RankState/selectRankStatisticsDivisionList.do?pgmNo=179 기상자료개방포털[기후통계분석:통계분석:조건별통계] 중부(26) 서울경기: 서울(108), 인천(112), 수원(119), 강화(201), 양평(202), 이천(203) 강원영동: 속초(90), 강릉(105), 태백(216) 강원영서: 철원(95), 대관령(100), 춘천(101), 원주(114), 인제(211), 홍천(212) 충북: data.kma.go.kr 위의 링크의 csv파일을 다운로드 하여 평균 기온을 기반으로 가장 높은 온도와, 가장 기온이 .. 2022. 5. 13.

[아나콘다] 데이터 분석 및 가공_2 금일 포스팅은 csv파일을 분석하여 가공하는 예제를 풀이하였다. 우선 공공데이터 포털에서 아래의 파일을 다운 받아서 준비하였다. https://www.data.go.kr/data/15021888/fileData.do 한국환경공단_도로 재비산먼지 측정 정보_20220428 한국환경공단_도로 재비산먼지 측정 정보는 특수제작한 이동측정차량으로 주행하는 차량의 타이어(휠)와 도로면의 마찰에 의해서 재비산되는 먼지(PM10)를 측정한 월간 평균 자료입니다. 월간 www.data.go.kr 요구조건 - "재비산먼지평균농도"를 기준으로 하여 총합과 평균을 구하라 - 중복데이터를 제거하여 출력할 것 - 출력예시 화성시, 오산시 의 의 재비산먼지 평균농도들의 총합: 어쩌구 평균: 어쩌구.일 import csv cityL.. 2022. 5. 11.

[아나콘다] 데이터 분석 및 가공 목차는 아래와 같다. 1. 설치 2. 복습 1. 설치 최근 파이썬 작업을 아나콘다 툴을 활용해 작업하는 기업들이 증가함에 따라 직접 설치해보고 툴을 활용해보았다. (본인: Mac OS, M1) 아래의 링크에서 download버튼을 클릭하여 런처를 다운받는다. 이때 잘 확인해보면 본인 운영체제에 맞는 프로그램이 다운될 수 있도록 설정되어있다. https://www.anaconda.com/products/distribution Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machi.. 2022. 5. 10.

[IDLE] 데이터 분석 및 가공 크롤링이나 다운로드 한 파일을 가공하고, 시각화 하는 작업이 백엔드 개발자의 역할이다. 포털에서 자료를 다운받아, 해당 파일을 원하는 대로 가공 및 시각화 하는 실습을 진행하였다. 목차는 아래와 같이 이루어져 있다. 1. 필요한 파일 다운 2. 파일 복사 3. 파일 읽어오기 4. 파일 작성 1. 필요한 파일 다운 공공데이터포털이나, 기상자료개방포털 등에서 실습을 위한 자료 데이터를 다운 받는다. 실습은 공공데이터 포털에서 아래의 파일을 다운 받아 진행되었다. 이때 확장자 .csv는 엑셀 파일과 같다. 다운 받은 파일에 접근하여 읽어오거나 재작성 할 예정이다. IDLE [파일 입출력]포스팅을 참고하여 파일의 위치를 옮겨둘 필요가 있다. 이때 파일명을 간단하게 변경하여 작업한다. 2. 파일 복사 작업 중간.. 2022. 5. 10.

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