🔉 빅데이터 분석을 편리하게 해주는 파이썬 라이브러리인 Pandas에 대해 공부해보자! https://pandas.pydata.org/ pandas - Python Data Analysis Library pandas pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now! pandas.pydata.org 데이터 복사 ☑️ copy() 이용 일단 얕은 복사 예시 import pandas as pd korean =['가','나','다'] english =['K',..
🔉 빅데이터 분석을 편리하게 해주는 파이썬 라이브러리인 Pandas에 대해 공부해보자! https://pandas.pydata.org/ pandas - Python Data Analysis Library pandas pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now! pandas.pydata.org 📝목차 1. 데이터 프레임 생성 2. column명 추출 & 변경 1. 데이터 프레임 생성 ☑️ list를 사용해서 데이터 프레임 만들기 import pand..
QGIS의 대표적인 기능 중 하나인 경사도 분석을 대해서 쓰려고 한다. 🙌 1️⃣ 국가공간정보포털 - 오픈마켓 행정경계 구역별 데이터를 가져오기 위해 오픈마켓에 들어간다. 스크롤 내리다보면 수치표고모델(DEM)이 나온다. 구하고자 하는 지역을 다운하고 난 후 압축파일에서 img파일만 압축해제한다. 이 글에서는 부산광역시 영도구의 경사도를 구해보겠다. 2️⃣ QGIS 실행후 드래그 앤 드롭 구하고자 하는 지역의 img파일을 띄운 후 웹 - TMS for korea 에서 kakao hybrid를 클릭후 지도를 중첩해준다. https://jxxngho.tistory.com/10 [QGIS] 지도(카카오맵, 구글지도) 데이터 불러오기 아래 사진은 부산 지하철역 위치 데이터이다. 좌표가 정확한지 확인하기 위해 사..
컴퓨터에서 그래프를 다룰때 대표적인 자료구조로는 인접행렬과 인접리스트가 있다. 📝목차 1. 인접행렬 (Adjacency Matrix) 2. 인접리스트 (Adjacency List) 1. 인접행렬 (Adjacency Matrix) https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EC%A0%91%ED%96%89%EB%A0%AC 인접행렬 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 그래프 이론에서 인접 행렬(隣接行列, 영어: adjacency matrix)은 그래프에서 어느 꼭짓점들이 변으로 연결되었는지 나타내는 정사각 행렬이다. n {\displaystyle n} 개의 ko.wikipedia.org 2차원 배열을 사용해서 그래프를 표현하는 방식 노드의 개수가 ..
📝목차 1. Breadth-first search(BFS) 소개 2. BFS 특징 3. BFS 동작과정 4. BFS C++구현 1. Breadth-first search(BFS) 소개 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%84%88%EB%B9%84_%EC%9A%B0%EC%84%A0_%ED%83%90%EC%83%89 너비 우선 탐색 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. ko.wikipedia.org 트리나 그래프에서 하나의 정점에서 시작해서 인접한 정점부터 탐색하는 알고리즘이다. 더 이상 방문할 정점이 없을 때까지 반복한다. 주로 두 노드사이의 최단경로를 구하거나, 특정도시에서 다른 도시로 갈 수 있는지 탐색하는 알고리즘이다. 2. BFS 특징 1️⃣..
0. Hello, Seaborn Seaborn : statistical data visualization Matplotlib 기반의 통계 데이터 시각화 라이브러리이다. 통계 정보 : 구성, 분포, 관계 등 1. Line Charts 특정 기간의 추세를 보여주는 데 가장 적합하며(시계열 데이터 시각화), 여러 선을 사용하여 둘 이상의 그룹의 추세를 보여줄 수 있다. # Path of file to read spotify_filepath = "../input/spotify.csv" # Read the file into a variable spotify_data / csv파일을 불러오기 위한 함수 spotify_data = pd.read_csv(spotify_filepath, index_col="Date", ..
아래 사진은 부산 지하철역 위치 데이터이다. 좌표가 정확한지 확인하기 위해 사용하는 방법 중 하나가 배경지도를 이용하는 것이다. 배경지도 설정 1. 상단바에 플러그인 - 플러그인 관리 및 설지 클릭 2. tms for korea 검색 -> 플러그인 설치 3. 웹 - TMS for Korea 이후 자신이 설정한 좌표계에 맞는 지도를 설정해주면 된다. 1) Kakao Physical 2) KaKao Hybrid 최신 데이터가 아니라 부산김해경전철, 동해선이 일부가 반영 안되어 있음.
