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[PANDAS] 한국은행 기준 금리 데이터 분석
https://ecos.bok.or.kr/ 한국은행경제통계시스템 ecos.bok.or.kr 한국은행경제통계시스템에서 가져온 2000년도 1월부터 2022년 4월까지의 기준 금리 csv 파일입니다. 아래와 같은 순서로 진입하면 기준 금리 데이터와 그래프를 볼 수 있습니다. 통계검색 → 복수통계검색 → 한국은행 주요계정 및 기준금리 → 한국은행 기준금리 및 여수신금리 → 한국은행 기준금리 여기서 csv 파일을 저장하여 pandas 실습을 진행하려고 합니다. 저장된 csv 파일을 그대로 사용하지 않고 파일 안에 연도, 금리 숫자 데이터를 제외한 부가적인 내용들은 삭제해주었습니다. [csv 파일 불러오기] import pandas as pd df = pd.read_csv('C:/Users/dkwlw/Downlo..
PANDAS 기초 실습 (iloc, loc, filter, OrderedDict)
import pandas as pd customer = [ {'name': '한정민', 'age': 26, 'address': 'Ansan', 'account':85000000}, {'name': '박우혁', 'age': 29, 'address': 'Soowon', 'account':95211001}, {'name': '김설준', 'age': 25, 'address': 'Dokyo', 'account':151000215}, {'name': '존리', 'age': 58, 'address': 'Bucheon', 'account':5554422100}, {'name': '최인수', 'age': 30, 'address': 'Incheon', 'account':52200005}, {'name': '유재석', 'a..
PANDAS 기초 실습 (iloc, to_csv, read_csv)
import pandas as pd customer = [ {'name': '한정민', 'age': 26, 'address': 'Ansan', 'account':85000000}, {'name': '박우혁', 'age': 29, 'address': 'Soowon', 'account':95211001}, {'name': '김설준', 'age': 25, 'address': 'Dokyo', 'account':151000215}, {'name': '존리', 'age': 58, 'address': 'Bucheon', 'account':5554422100}, {'name': '최인수', 'age': 30, 'address': 'Incheon', 'account':52200005}, {'name': '유재석', 'a..
[PANDAS] 시중 은행 오프라인 점포 추이 분석
https://landshire.tistory.com/43 지난 5년간 국내 주요 시중은행 오프라인 지점 수 현황 분석 with Python, Plotly 신한지주 주식을 보유한 주주로서 은행 관련된 데이터 분석에 굉장히 많은 편이다. 그래서 이번 포스팅을 시작으로 은행 관련 데이터를 파이썬으로 분석해보고자 한다. 최근 들어 은행 관련해 landshire.tistory.com import requests import pandas as pd # 인증키 api = '38e7adb50a460e2c722348b2106d90cb' url = f'http://fisis.fss.or.kr/openapi/companySearch.json?auth={api}&partDiv=A&lang=kr' re=requests.get..
PANDAS 기초 - (2) (DataFrame)
import pandas as pd # {컬럼명A : [컬럼값1, .. 컬럼값N], .. , 컬럼명B : [컬럼값1, .. 컬럼값N]} customerCW = { # 컬럼명 : 컬럼값 'NAME': ['홍수지', '하동훈', '김지영', '최미희'], 'ID': ['012', '013', '014', '015'], 'AGE': [24, 32, 50, 19], 'BALANCE': [12000000, 240000000, 420000000, 5000000], 'GRADE': [3, 2, 1, 4] } # index 지정하지 않는 경우, default index number = 행번호 df = pd.DataFrame( customerCW ) # index 번호를 로마 숫자로 지정 df = pd.DataFrame..
PANDAS 기초 (Series, DataFrame)
https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf PANDAS란? Python Data Analysis Library의 약자로 데이터 분석 도구이다. 각 원소의 data type이 같은 행렬의 경우 Numpy를 사용하지만 반대로 data type이 다를 때에는 PANDAS를 주로 사용한다. 그래서 테이블 형태의 데이터 분석 시에 주로 사용된다. PANDAS의 자료구조로는 1차원 구조의 Series, 2차원 구조의 DataFrame가 있다. Numpy의 array의 경우, 모든 원소의 data type이 같지만 PANDAS의 DataFrame은 컬럼별로 data type이 다르다는 특징이 있다. [series] import pandas as pd name = ['홍수지..
