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목차 1. range n = 5 # 0부터 n-1까지 for i in range(n): print(i, end=' ') # n-1부터 0까지 for i in reversed(range(n)): print(i, end=' ') 2. 동 남 서 북 # 동 남 서 북 dx = [0,1,0,-1] dy = [1,0,-1,0] def turn(position): if position == 3: return 0 return position+1 2-1) 사용 예제 - 달팽이 숫자 # 동 남 서 북 dx = [0,1,0,-1] dy = [1,0,-1,0] def turn(position): if position == 3: return 0 return position+1 n = 3 board = [[0]*n for _ ..
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1. round 함수 (round(값, 반올림하려는 자릿수)) # round(값, 반올림하려는 자릿수) print(round(3.55555)) # (1) print(round(3.55555, 0)) # (2) print(round(3.55555, 1)) print(round(3.55555, 3)) print(round(3.55555, 4)) round 함수는 반올림하려는 자릿수가 n이라면 n+1 자리에서 반올림하여 n째 자리까지 값을 나타낼 수 있습니다. 예를들어 3.55555의 반올림하려는 자릿수가 3이라면 값은 3.556이 됩니다. 1의 자리에서 반올림하고 싶은 경우, (1)과 (2)처럼 자릿수에 0을 집어 넣거나 반올림하려는 자릿수를 아예 생략해도 무방합니다. 하지만 (2)번처럼 자릿수를 0으로 설..
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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..
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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..
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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..
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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..
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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..
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animals = ['dog', 'cat', 'rabbit', 'tiger', 'cat', 'cat', 'rabbit'] dic = {} for animal in animals: dic[animal] += 1 다음과 같이 딕셔너리에 접근할 때, 존재하지 않는 key에 대해 접근할 경우 keyError가 발생한다. 따라서 반드시 key 값이 먼저 존재하는지 여부를 파악하고 없다면 초기화를 하여 에러를 막아야 한다. 기본적인 딕셔너리 사용법 animals = ['dog', 'cat', 'rabbit', 'tiger', 'cat', 'cat', 'rabbit'] dic = {} for animal in animals: # key가 있다면 1 증가 if animal in dic.keys(): dic[animal..