수수께끼 고양이

데이터를 퍼센테이지로 비교해서 보고 싶을때 사용 generation_id 별로 데이터의 갯수를 퍼센테이지로 비교할 수 있도록 파이차트로 나타내보자! df2 = df['generation_id'].value_counts() plt.pie(df2, labels=df2.index, autopct='%.1f', startangle=90, wedgeprops={'width':0.7}) plt.legend() plt.title('Generation ID Pie Chart') # %.2f : 소수점 2자리까지 퍼센트로 나타내라 # wedgeprops={'width':0.7} : 가운데 구멍 뚫기(도넛모양) plt.show() type_1 의 데이터를 보니까 총 18개인데 데이터의 갯수가 가장 많은 순으로 상위 6개만..

Bar Chart(막대 차트) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb csv 파일 데이터를 가져온다 generation_id 는 데이터가 중복되어 있는 것 같다. = 카테고리컬 데이터 df['generation_id'].nunique() df['generation_id'].unique() 각 제너레이션 아이디 별로 캐릭터가 몇개씩 있는가? df['generation_id'].value_counts() # value_counts : 해당 컬럼의 값의 갯수 특정 컬럼이 카테고리컬 데이터 일때 각 데이터가 몇개씩 있는지 차트로 나타내고 싶으면 seaborn의 countplot 함수를 사..

데이터 타입(data Type) 프로그래밍 언어가 처리 가능한 데이터 종류, 데이터 유형이라고도 합니다. 기본 데이터 타입(Primary Data Type) : 프로그래밍 언어가 처리할 수 있는 최저 수준의 데이터 타입으로 문자데이터, 숫자데이터, 불데이터가 있습니다. - 문자 데이터 따옴표('...', "...")로 감싼 모든 데이터로 프로그래밍 언어에 따라 문자(character, 1개의 문자로 만든 문자 데이터)와 문자열(String, 여러 개의 문자를 하나의 데이터 세트로 만든 문자 데이터)를 사용합니다. 문자열에 저장된 각각의 문자는 인덱스(Index)로 불리는 숫자로 관리되며, 인덱스를 활용하여 특정 문자를 1개 꺼내 쓰는 인덱싱(Indexing), 여러 개를 한번에 꺼내 쓸 수 있는 슬라이싱..

예제 1 #for~in 문 items = ["드링킹 요구르트", "딸기", "홈런공"] prices = [1800, 1500, 1000] qtys = [4, 2, 3] sales = [0, 0, 0] for i in range(3): sales[i] = prices[i]*qtys[i] total_sales = 0 total_qtys = 0 for i in range(3): total_sales += sales[i] total_qtys += qtys[i] for i in range(3): print(items[i]+"매출액 : "+str(sales[i])) print("-"*20) print("총매출액 : "+str(total_sales)) print("총판매량 : "+str(total_qtys)) 예제 ..

yo_price = 1800 #요구르트 가격 yo_qty = 4 #요구르트 판매량 milk_price = 1500 milk_qty = 2 #항목추가 hr_price = 1000 hr_qty = 3 yo_sales = yo_price*yo_qty milk_sales = milk_price*milk_qty #항목추가 hr_sales = hr_price*hr_qty total_sales = yo_sales+milk_sales+hr_sales total_qty = yo_qty+milk_qty+hr_qty print("드링킹 요구르트 매출액 : "+str(yo_sales)) print("딸기 우유 매출액 : "+str(milk_sales)) print("홈런공 매출액 : "+str(hr_sales)) print(..