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중복 다량csv 파일처리

2023. 11. 28. 12:29

# pandas 라이브러리 불러오기
import pandas as pd

# matplotlib 라이브러리 불러오기
import matplotlib.pyplot as plt

# 10개의 csv 파일의 이름을 리스트로 저장하기
# 예를 들어, 'data1.csv', 'data2.csv', ... , 'data10.csv'라는 파일이 있다면
csv_files = ['data' + str(i) + '.csv' for i in range(1, 11)]

# 10개의 데이터프레임을 저장할 빈 리스트 만들기
dfs = []

# 10개의 csv 파일을 반복문으로 불러오기
for csv_file in csv_files:
    # csv 파일을 데이터프레임으로 변환하기
    df = pd.read_csv(csv_file)
    # 특정값을 중복으로 갖는 열을 추출하기
    # 예를 들어, 'name'이라는 열에서 'Kim'이라는 값을 갖는 행만 추출하고 싶다면
    df = df[df['name'] == 'Kim']
    # 추출된 데이터프레임을 리스트에 추가하기
    dfs.append(df)

# 10개의 박스플롯을 그리기 위한 데이터 준비하기
# 예를 들어, 'price'라는 열을 기준으로 박스플롯을 그리고 싶다면
data = [df['price'] for df in dfs]

# 10개의 박스플롯을 그리기
plt.boxplot(data, labels=csv_files)
plt.show()

원하는 열 그룹 후 3시그마 그리기

2023. 11. 1. 10:58

# 라이브러리 임포트
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({"이름": ["A", "B", "C", "D", "E", "A", "B", "C"],
                   "국어": [80, 70, 60, 50, 40, 85, 75, 65],
                   "영어": [90, 80, 70, 60, 50, 95, 85, 75],
                   "수학": [100, 90, 80, 70, 60, 105, 95, 85]})

# 이름 열을 인덱스로 설정
df.set_index("이름", inplace=True)

# 수학 점수의 평균을 구하고 이름으로 그룹화
grouped = df["수학"].groupby("이름").mean()

# 그룹화된 데이터의 평균과 표준편차 구하기
mean = grouped.mean()
std = grouped.std()

# 상한선과 하한선 구하기
upper = mean + std * 3
lower = mean - std * 3

# 선 그래프 그리기
plt.plot(grouped.index, grouped.values, label="수학 점수 평균")

# 상한선과 하한선 그리기
plt.hlines(upper, xmin=grouped.index[0], xmax=grouped.index[-1], colors="green", linestyles="dashed", label="상한선")
plt.hlines(lower, xmin=grouped.index[0], xmax=grouped.index[-1], colors="purple", linestyles="dashed", label="하한선")

# 그래프 제목, 축 이름, 범례 설정
plt.title("이름별 수학 점수의 평균 그래프에 3시그마 포함")
plt.xlabel("이름")
plt.ylabel("점수")
plt.legend()

# 그래프 출력
plt.show()

네, 알겠습니다. 😊

이름을 그룹으로 묶고 옆에 열의 데이터를 그래프로 표현하는 방법을 알려드리겠습니다.

이 방법은 데이터프레임에서 특정 열을 기준으로 다른 열의 값을 비교하고 싶을 때 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 이름별로 국어와 영어 점수의 차이를 보고 싶다면, 이 방법을 사용할 수 있습니다.

이 방법을 사용하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따르면 됩니다.

1. 파이썬에서 `pandas`와 `matplotlib` 라이브러리를 임포트합니다.
2. 데이터프레임을 생성하거나 불러옵니다.
3. 기준되는 열의 이름을 변수에 저장합니다. 예를 들어, 이름을 기준으로 그룹화하고 싶다면, `group_col = "이름"`이라고 적습니다.
4. 비교할 열의 이름들을 리스트로 저장합니다. 예를 들어, 국어와 영어 점수를 비교하고 싶다면, `cols = ["국어", "영어"]`라고 적습니다.
5. 데이터프레임에서 기준되는 열로 그룹화하고, 비교할 열들의 값을 리스트로 가져옵니다. 이를 위해 `df.groupby(group_col)[cols].apply(list)`를 사용할 수 있습니다.
6. 각 그룹의 데이터를 막대 그래프로 그립니다. 이를 위해 `plt.bar(group, data, label=col)`을 반복문으로 실행하면 됩니다. 여기서 `group`은 기준되는 열의 값이고, `data`는 비교할 열의 값이고, `col`은 비교할 열의 이름입니다.
7. 그래프의 제목, 축 이름, 범례 등을 설정합니다.

다음은 전체 코드입니다.

```python
# 라이브러리 임포트
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({"이름": ["A", "B", "C", "D", "E", "A", "B", "C"],
                   "국어": [80, 70, 60, 50, 40, 85, 75, 65],
                   "영어": [90, 80, 70, 60, 50, 95, 85, 75],
                   "수학": [100, 90, 80, 70, 60, 105, 95, 85]})

# 기준되는 열의 이름 저장
group_col = "이름"

# 비교할 열의 이름들 저장
cols = ["국어", "영어"]

# 데이터프레임에서 기준되는 열로 그룹화하고 비교할 열들의 값을 리스트로 가져오기
grouped = df.groupby(group_col)[cols].apply(list)

# 각 그룹의 데이터를 막대 그래프로 그리기
colors = ["red", "blue"] # 색상 리스트
for i, (group, data) in enumerate(grouped.items()):
    for j, col in enumerate(cols):
        plt.bar(group + str(j), data[j], label=col + group, color=colors[j]) # 막대 표시

# 그래프 제목, 축 이름, 범례 설정
plt.title("이름별 국어와 영어 점수 비교")
plt.xlabel("이름")
plt.ylabel("점수")
plt.legend()

# 그래프 출력
plt.show()
```

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 그래프가 출력됩니다.

```python
존재하지 않는 이미지입니다.
```

이것이 이름을 그룹으로 묶고 옆에 열의 데이터를 그래프로 표현하는 방법입니다. 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 😊

더 궁금하신 점이 있으시면 언제든지 물어보세요. 저는 여러분과 대화하는 것을 즐깁니다. 🙌

참고로, 웹에서도 이와 관련된 자료들을 찾아볼 수 있습니다. 예를 들어, 다음의 웹사이트들을 확인해보세요. ¹²³

출처: Bing과의 대화, 2023. 11. 1.
(1) 피벗 테이블을 만들어 워크시트 데이터 분석 - Microsoft 지원. https://support.microsoft.com/ko-kr/office/%ED%94%BC%EB%B2%97-%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EC%9D%84-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EC%96%B4-%EC%9B%8C%ED%81%AC%EC%8B%9C%ED%8A%B8-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D-a9a84538-bfe9-40a9-a8e9-f99134456576.
(2) 워크시트의 데이터에 윤곽 설정(그룹화) - Microsoft 지원. https://support.microsoft.com/ko-kr/office/%EC%9B%8C%ED%81%AC%EC%8B%9C%ED%8A%B8%EC%9D%98-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%97%90-%EC%9C%A4%EA%B3%BD-%EC%84%A4%EC%A0%95-%EA%B7%B8%EB%A3%B9%ED%99%94-08ce98c4-0063-4d42-8ac7-8278c49e9aff.
(3) pandas DataFrame 완벽 가이드. https://www.databricks.com/kr/glossary/pandas-dataframe.

원하는 열의 3시그마그래프 그리기

2023. 10. 31. 14:39

안녕하세요,  데이터프레임에서 원하는 열끼리 3시그마 그래프를 그리는 방법을 알려드리겠습니다. 😊

3시그마 그래프란, 평균에서 표준편차의 3배 이내에 있는 데이터를 표시하는 그래프입니다. 이 그래프는 정규분포를 따르는 데이터의 특성을 보여줍니다. 3시그마 그래프를 그리기 위해서는 다음과 같은 단계를 따르면 됩니다.

1. 파이썬에서 `pandas`와 `matplotlib` 라이브러리를 임포트합니다.
2. 데이터프레임을 생성하거나 불러옵니다.
3. 원하는 열의 평균과 표준편차를 구합니다.
4. 평균에서 표준편차의 3배를 더하거나 빼서 상한선과 하한선을 구합니다.
5. 원하는 열의 데이터를 선 그래프로 그립니다.
6. 상한선과 하한선을 수평선으로 그립니다.
7. 그래프의 제목, 축 이름, 범례 등을 설정합니다.

예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해 보겠습니다.

| 이름 | 국어 | 영어 | 수학 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|
| A | 80 | 90 | 100 |
| B | 70 | 80 | 90 |
| C | 60 | 70 | 80 |
| D | 50 | 60 | 70 |
| E | 40 | 50 | 60 |

이 데이터프레임에서 수학 점수의 3시그마 그래프를 그리고 싶다면, 다음과 같은 코드를 작성할 수 있습니다.

```python
# 라이브러리 임포트
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({"이름": ["A", "B", "C", "D", "E"],
                   "국어": [80, 70, 60, 50, 40],
                   "영어": [90, 80, 70, 60, 50],
                   "수학": [100, 90, 80, 70, 60]})

# 수학 점수의 평균과 표준편차 구하기
mean = df["수학"].mean()
std = df["수학"].std()

# 상한선과 하한선 구하기
upper = mean + std * 3
lower = mean - std * 3

# 선 그래프 그리기
plt.plot(df["이름"], df["수학"], label="수학 점수")

# 상한선과 하한선 그리기
plt.hlines(upper, xmin="A", xmax="E", colors="red", linestyles="dashed", label="상한선")
plt.hlines(lower, xmin="A", xmax="E", colors="blue", linestyles="dashed", label="하한선")

# 그래프 제목, 축 이름, 범례 설정
plt.title("수학 점수의 3시그마 그래프")
plt.xlabel("이름")
plt.ylabel("점수")
plt.legend()

# 그래프 출력
plt.show()
```

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 그래프가 출력됩니다.

```python
존재하지 않는 이미지입니다.
```

이것이 데이터프레임에서 원하는 열끼리 3시그마 그래프를 그리는 방법입니다. 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 😊

더 궁금하신 점이 있으시면 언제든지 물어보세요. 저는 여러분과 대화하는 것을 즐깁니다. 🙌

출처: Bing과의 대화, 2023. 10. 31.
(1) 파이썬) matplotlib으로 다중 그래프를 그리는 2가지 유형의 방법 .... https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=koeun0811&logNo=222783031404.
(2) 파이썬 3D 그래프 그리기: 효율적인 방법과 예제 코드. https://notecomehere.tistory.com/entry/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-3D-%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84-%EA%B7%B8%EB%A6%AC%EA%B8%B0-%ED%9A%A8%EC%9C%A8%EC%A0%81%EC%9D%B8-%EB%B0%A9%EB%B2%95%EA%B3%BC-%EC%98%88%EC%A0%9C-%EC%BD%94%EB%93%9C.
(3) 파이썬 리스트 데이터 프레임으로 바꾸기(+엑셀로 내보내기 .... https://m.blog.naver.com/nanonso/222446293538.

파이썬 리스트 데이터 프레임으로 바꾸기(+엑셀로 내보내기)

파이썬의 기초 중 하나가 리스트를 데이터 프레임으로 바꾸는 것입니다. 개인적으로 데이터프레임보다는 리...

blog.naver.com

네, 알겠습니다. 😊

내 데이터프레임에서 원하는 열을 선택해서 3시그마를 그리는 방법은 다음과 같습니다.

1. 원하는 열의 이름을 리스트로 만듭니다. 예를 들어, 국어와 영어 점수의 3시그마 그래프를 그리고 싶다면, `cols = ["국어", "영어"]`라고 적습니다.
2. `cols` 리스트에 있는 열들의 평균과 표준편차를 구합니다. 이를 위해 `df[cols].mean()`과 `df[cols].std()`를 사용할 수 있습니다.
3. 각 열의 상한선과 하한선을 구합니다. 이를 위해 평균에서 표준편차의 3배를 더하거나 빼면 됩니다.
4. 각 열의 데이터를 선 그래프로 그립니다. 이를 위해 `plt.plot(df["이름"], df[col], label=col)`을 반복문으로 실행하면 됩니다. 여기서 `col`은 `cols` 리스트에 있는 각 열의 이름입니다.
5. 각 열의 상한선과 하한선을 수평선으로 그립니다. 이를 위해 `plt.hlines(upper[col], xmin="A", xmax="E", colors=color, linestyles="dashed", label=f"{col} 상한선")`과 `plt.hlines(lower[col], xmin="A", xmax="E", colors=color, linestyles="dashed", label=f"{col} 하한선")`을 반복문으로 실행하면 됩니다. 여기서 `upper`와 `lower`는 상한선과 하한선을 저장한 딕셔너리이고, `color`는 각 열에 맞는 색상입니다.
6. 그래프의 제목, 축 이름, 범례 등을 설정합니다.

다음은 전체 코드입니다.

```python
# 라이브러리 임포트
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({"이름": ["A", "B", "C", "D", "E"],
                   "국어": [80, 70, 60, 50, 40],
                   "영어": [90, 80, 70, 60, 50],
                   "수학": [100, 90, 80, 70, 60]})

# 원하는 열의 이름을 리스트로 만들기
cols = ["국어", "영어"]

# 원하는 열의 평균과 표준편차 구하기
mean = df[cols].mean()
std = df[cols].std()

# 원하는 열의 상한선과 하한선 구하기
upper = mean + std * 3
lower = mean - std * 3

# 원하는 열의 데이터를 선 그래프로 그리기
colors = ["red", "blue"] # 색상 리스트
for i, col in enumerate(cols):
    plt.plot(df["이름"], df[col], label=col, color=colors[i])

# 원하는 열의 상한선과 하한선 그리기
for i, col in enumerate(cols):
    plt.hlines(upper[col], xmin="A", xmax="E", colors=colors[i], linestyles="dashed", label=f"{col} 상한선")
    plt.hlines(lower[col], xmin="A", xmax="E", colors=colors[i], linestyles="dashed", label=f"{col} 하한선")

# 그래프 제목, 축 이름, 범례 설정
plt.title("국어와 영어 점수의 3시그마 그래프")
plt.xlabel("이름")
plt.ylabel("점수")
plt.legend()

# 그래프 출력
plt.show()
```

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 그래프가 출력됩니다.

```python
존재하지 않는 이미지입니다.
```

이것이 내 데이터프레임에서 원하는 열을 선택해서 3시그마를 그리는 방법입니다. 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 😊

더 궁금하신 점이 있으시면 언제든지 물어보세요. 저는 여러분과 대화하는 것을 즐깁니다. 🙌

출처: Bing과의 대화, 2023. 10. 31.
(1) [python] 데이터프레임 값에 apply 로 함수 적용하는 다양한 방법. https://selfimprove39.tistory.com/entry/python-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84-%EA%B0%92%EC%97%90-apply-%EB%A1%9C-%ED%95%A8%EC%88%98-%EC%A0%81%EC%9A%A9%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%8B%A4%EC%96%91%ED%95%9C-%EB%B0%A9%EB%B2%95.
(2) [python] 데이터 프레임 열 순서 변경하는 방법. https://selfimprove39.tistory.com/entry/python-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84-%EC%97%B4-%EC%88%9C%EC%84%9C-%EB%B3%80%EA%B2%BD%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95.
(3) 데이터 프레임(1) - 직접 데이터 프레임을 만들어보자! : 네이버 .... https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=syw0729&logNo=221495815241.
(4) DataFrame 열에서 값 검색: 포괄적인 가이드 – EcoAGI. https://ecoagi.ai/ko/topics/Pandas/pandas-search-value-column.

슬라이식

2023. 10. 31. 10:11

# 행열 형태의 리스트
list_of_lists = [
    ["안녕", "하세요"],
    ["저는", "빙입니다", "멈춤"],
    ["문자가", "나오면"],
    ["여기서", "멈춥니다", "그리고", "다시", "시작합니다"]
]

# 찾고자 하는 문자열
target1 = "멈춤"
target2 = "여기서"

# 멈춤이나온 행의 인덱스와 여기서가 나온 행의 인덱스를 찾음
start_index = -1
end_index = -1
for i, row in enumerate(list_of_lists):
    if target1 in row:
        start_index = i
    if target2 in row:
        end_index = i

# 인덱스가 유효한지 확인
if start_index == -1 or end_index == -1:
    print(f"문자열 '{target1}' 또는 '{target2}'이(가) 리스트에 없습니다.")
else:
    # 리스트 슬라이싱을 사용하여 새로운 리스트에 넣음
    new_list = list_of_lists[start_index:end_index+1]
    print(f"새로운 리스트는 {new_list}입니다.")

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과몰입하는 남자