DATA101

👨‍💻 1.  개요본 포스팅에서는 파이썬 matplotlib.pyplot 패키지를 활용한 시각화 자료 저장 시 자료 내 불필요한 여백을 제거하는 방법에 대해 다룹니다.🤖 2.  문제점아래 (그림 1)과 같이, matplotlib 옵션 설정 없이 시각화 자료를 저장하게 되면 그래프 주변 사방으로 불필요한 여백이 많은 것을 확인할 수 있습니다. 이는 보고서나 대시보드 등에 활용 시 다른 차트들과의 심미성 있는 조화를 방해하는 요소가 되기도 합니다. [예시 코드 - savefig 메소드 옵션 미설정]# 패키지 설치 필요 : pip install matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt# 그래프 생성plt.plot([1, 2, 3, 4])plt.ylabel('some nu..

📌 들어가며 본 포스팅에서는 데이터를 그룹화하고 시각화하는 방법을 소개합니다. 1. 연습용 데이터 다운로드 및 시각화 본 포스팅에서는 코로나19 선별 진료소 현황 데이터를 활용합니다. 데이터 다운로드 및 간단한 막대차트 시각화 방법은 아래의 포스팅을 참고해 주세요. https://heytech.tistory.com/460?category=585487 [Tableau] 막대 차트 시각화 방법 📌 들어가며 본 포스팅에서는 코로나19 선별 진료소 현황 데이터를 활용하여 태블로에서 간단한 막대차트를 시각화하는 방법을 소개합니다. 1. 연습용 데이터 다운로드 코로나19 선별 진료소 현 heytech.tistory.com 2. 데이터 그룹화 '시도'를 임의의 더 큰 단위로 그룹화해 보겠습니다. 예를 들어, 서울, ..

👨‍💻 들어가며 본 포스팅에서는 아래의 그림처럼, 파이썬 subplot을 활용하여 2개 이상의 그래프를 하나의 figure에 출력하는 방법을 소개합니다. Step 1. 패키지 import 데이터 시각화를 위한 matplotlib 패키지를 설치하고 import 합니다. import matplotlib.pyplot as plt 🎯 패키지 설치방법 더보기 pip install matplotlib Step 2. 데이터셋 준비 저는 월별 데이터 건수를 저장한 series 타입의 데이터를 활용할 계획입니다. 1) 첫 번째 데이터셋 2) 두 번째 데이터셋 Step 3. x축, y축 데이터 분리 x축과 y축에 각각 시각화할 데이터를 각각 나눕니다. x1 = dataset_pos_m.index y1 = dataset_p..

💡 들어가며 본 포스팅에서는 데이터를 주 단위로 카운팅하고 이를 시각화하는 방법을 소개합니다. 1. 패키지 import import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 데이터셋 불러오기 포스팅에서 사용되는 데이터셋은 공유가 불가하오니 학습 목적으로만 봐주시길 바랍니다. DATASET = pd.read_csv('./dataset_app_review.csv') DATASET.head() 3. 데이터 타입 확인 DATASET.dtypes 아래와 같이, 날짜 정보(date)는 현재 정수형(int)입니다. 편리하게 날짜형 데이터를 처리하기 위하여 이를 datetime 타입으로 바꿔줄 필요가 있습니다. 4. 데이터 타입 변경 "연-..

💡 들어가며 본 포스팅에서는 데이터를 월 단위로 카운팅하고 이를 시각화하는 방법을 소개합니다. 1. 패키지 import import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 데이터셋 불러오기 포스팅에서 사용되는 데이터셋은 공유가 불가하오니 학습 목적으로만 봐주시길 바랍니다. DATASET = pd.read_csv('./dataset_app_review.csv') DATASET.head() 3. 데이터 타입 확인 DATASET.dtypes 아래와 같이, 날짜 정보(date)는 현재 정수형(int)입니다. 편리하게 날짜형 데이터를 처리하기 위하여 이를 datetime 타입으로 바꿔줄 필요가 있습니다. 4. 데이터 타입 변경 "연-..

📚 목차 1. 사전 준비 2. 월 데이터 추출 3. 요일 데이터 추출 4. 특정 기간 데이터 추출 📌 1. 사전 준비 아래의 그림 1과 같이, 데이터셋에 날짜 데이터는 datetime 타입을 가지도록 사전에 준비해 주셔야 합니다. 만일, 날짜 데이터가 '20220101'과 같이 문자열이나 정수형이라면 아래의 포스팅을 참고하셔서 데이터 타입을 datetime으로 변경하시길 바랍니다. https://heytech.tistory.com/443?category=453614#recentComments [Python] 숫자형/문자열 데이터를 날짜형으로 바꾸기(pd.to_datetime) 📌 목표 숫자형 데이터를 날짜 형태로(i.e., datetime) 변환하기 예시: 20220816 (int) 👉 2022-08-1..

👨‍💻 들어가며본 포스팅에서는 LDA 토픽 모델링의 개념, 가정, 알고리즘 프로세스에 대해 알아봅니다. 특히, 수학적인 수식 없이 LDA 토픽 모델링의 메커니즘을 쉬운 예시와 함께 빠르게 이해하는 데 초점을 둡니다. LDA 토픽 모델링 관련 실습은 아래 포스팅을 참고해 주시길 바랍니다.https://heytech.tistory.com/401 [NLP] LDA 토픽 모델링을 활용한 앱 리뷰 분석 프로젝트📚 목차 1. 개요 2. 데이터셋 3. LDA 토픽 모델링 개념 4. LDA 토픽 모델링 시각화 5. 전체 코드 6. 코드 설명 7. 결과 해석방법 8. 인사이트 도출 1. 개요 본 프로젝트는 건강관리 앱 리뷰 텍스트마이닝heytech.tistory.com📝 목차 1. LDA 토픽 모델링의 개념 2...

📝 목차 Update Log 1. 주요 기능 2. 크롬 설치 3. 전체 코드 4. 패키지 설치 5. 코드 설명 🛠 Update Log 👏 Version 1.0.1 @ 2022-10-11 (1) 콘텐츠 조회수 및 업로드일 추출 로직 추가 Heo Jin 님 요청사항으로 추가 및 테스트 완료하였습니다. 1. 주요 기능 본 포스팅에서는 유튜브 검색 결과 콘텐츠의 정보를 수집하는 Scraper를 개발합니다. ※ Scrap이란?('더보기' 클릭) 더보기 Scrap[스크랩]은 웹 페이지에서 특정 데이터를 가져오는 행동을 말합니다. 이처럼 Data Scraping을 하는 프로그램을 Data Scraper 또는 Web Scraper라고 부릅니다. (1) 수집 데이터 종류 - 콘텐츠 제목 - 콘텐츠 링크 - 조회수 - 업..