import pandas as pd # Pandas 소수점 및 천단위 구분 기호 지정 pd.options.display.float_format = '{:,.2}f'/format 위의 코드를 입력하면 결과값인 수치에 천단위로 ,를 이용해 구분이 될 것이고, 소수점도 2개만 보여질 것이다. 소수점을 한 자리만 보이고 싶다면 , .2 -> .1로 변경하면 된다.

파이썬을 사용하여 조건에 해당하는 행만 추출하고 제거하려면 어떻게 해야할까? 우선 기본적인 라이브러리를 불러온다. import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as plt 파일을 불러온다. file = 'file_name.csv' df = pd.read_csv(file, header=0) 여기서 서울인 행만 제거하려면 어떻게 해야할까? df = df_bc.drop(df_bc[df_bc['지역'] == '서울'].index, axis=0) df.head(10) # 조건에 맞는 행 삭제하기 df.drop(df[df['지역'] =='서울'].index, axis=0) # df['지역']=='서울' : df_bc프레임 지역 컬럼에서 서울인 모든 행 추출 # ..

파이썬에서 csv 파일은 불러오는데 필요한 데이터가 1행에 없는 경우 어떻게 원하는 데이터를 불러올 수 있을까? 예를 들어 1,2행에는 업데이트 날짜와 데이터 입력방법에 대한 안내가 있다고 가정하자. 흔하게 불러오는 방법대로라면 1행이 자동으로 컬럼명이 포함된 행으로 설정된다. 하지만 데이터 파일이 아래와 같이 컬럼명이 4행에 있는 형태라면? import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as plt file = 'file_name.csv' df = pd.read_csv(file) df.head(5) 보여지는 결과는 1행이 기준이 되어 컬럼명에 Updated: 2031.07.03만 보일 것이다. 4행을 컬럼명이 있는 기준행으로 설정하기 위해서는 파일을 ..

'시간'데이터를 '시간대'로 자동분류하는 방법. ABC 상점의 주인 올랄라씨는 고객들의 구매데이터를 보고있다. 아래 사진처럼 거래가 이루어진 정확한 시간이 E열에 기록되어 있다. 올랄라씨는 여기서 유의미한 인사이트를 얻고 싶다. '어느 시간대에 고객이 우리 물건을 많이 사갈까?' 이를 분석하기 위해 올랄라씨는 정확하게 찍혀있는 시간데이터를 시간대별로 분류하려고 한다. 우리는 여기서 "E열 데이터가 PM이고~ 6으로 시작하면 6-7로 분류해주고, AM이라면 ~해줘라"라는 식의 함수를 짤 수 있다. 이렇게 되면 1. AM/PM인지, 2. 어떤 수로 시작하는지 두 개를 봐야하므로 함수식이 굉장히 복잡해진다. 이런 경우 아주 요긴하게 쓸 수 있는 함수가 있다. 바로 HOUR함수. *Excel의 HOUR 함수는 ..

1. 원형차트 라벨 표시하는 방법 이렇게 원형 차트를 만드는 방법은 매우 쉽다. 그러므로 패스. 비율을 차트위에 바로 표시하는 방법으로 들어가기 전에 우선 원형차트에 이름과 퍼센트를 같이 붙이는 방법(Labeled)을 먼저 살펴보자. 그래프의 우측 상단에 3개 점 클릭. 화면 우측에 뜨는 차트 편집기에서 [Customize] 클릭 - [Legend] 섹션 클릭 - [Position] 부분에 'Labeled'로 설정해주면 위의 차트처럼 명칭과 비율이 표시된다. 2. 원형차트 위에 비율(%) 표시하는 방법 다시 화면 우측에 뜨는 차트 편집기로 돌아가 [Customize] 클릭 - [Pie chart] 섹션 클릭 - [Slice label] 부분에 'Percentage'로 설정해준다. 비율(%)말고 값 자체를..

구글시트에서 숫자요약하는 방법. 아래와 같은 데이터셋이 있고 한눈에 파악하기 쉽게 시각화 하려고 한다. 현재, Sunday 매출의 경우 38,485이며, 차트에는 콤마없이 38485로 표시된다. 이를 38.4K로 나타내고 싶은데 어떻게 할 수 있을까? 아주 쉽다. 1초컷. 1. 차트 편집기에 들어간다. : 차트 우측 상단 점 3개 - 차트 수정(Edit chart) 클릭 : 그러면 화면 우측에 편집기가 열리는데, Customize - Series 섹션클릭 2. Number Format 클릭 : 화면 우측에 편집기 하단에 'Number Format' 을 클릭하면 화면 아래와 같은 창이 뜬다. 'Other custom formats' 클릭 3. 0.0, "K" 입력 : Custom number formats..

매일 개별 pdf로 날라오는 여러 인보이스 파일을 하나의 pdf 파일로 보관하려고 한다. 이 글에서는 아래의 두 가지 케이스를 다룰 예정이다. 즉, 아래의 두 코드 모두 주어진 경로에 있는 PDF 파일을 합쳐서 새로운 파일로 저장하는 작업을 수행하는 코드이다. 1. 폴더 안의 일부 파일만 하나의 PDF로 합치기 2. 폴더 안의 모든 파일 하나의 PDF로 합치기 또한 다음편에서는 하나의 pdf파일을 excel, csv 파일로 변환하는 것까지 다룰 예정이다. Python을 사용해 여러 PDF 파일 한 개로 합치는 방법 1. 라이브러리 설치 (PyPDF2 ) 2. 폴더 안의 일부 파일만 하나의 PDF로 합치기 (경로 찾는법) 2-1. 파이썬 파일경로 찾기 아래의 코드는 파이썬에서 파일의 경로를 찾는 코드이다...

통계적 가설 검정은 연구와 결정을 할 때 중요한 도구 중 하나입니다. 또한 분석에 조금만 관심이 있다면 한번 쯤은 들어봤을 흔한 용어이기도 합니다. 가설 검정 과정에서 발생가능한 오류는 총 두 가지로 '1종 오류'와 '2종 오류'가 있습니다. 이러한 오류들이 실제 상황에서 어떻게 나타날 수 있는지 예시를 통해 알아보겠습니다. 1종 오류 (False Positive)란? 1종 오류란 귀무가설(H0)이 참인데 기각하는 경우를 의미합니다. 1종오류의 예시는 다음과 같습니다. 1. 의료 진단: 환자가 실제로 건강하지만 의사가 양성 판정을 내린 경우. 이로써 환자는 불필요한 치료나 스트레스를 경험할 수 있습니다. 2. 범죄 조사: 무고한 사람이 유죄 판결을 받은 경우. 이것은 정의에 대한 침해로 이어질 수 있습니..

> 고통지수란? 특정기간 동안 국민이 피부로 느끼는 경제적인 삶의 질을 수치로 나타낸 것 > 고통지수 계산법 : 물가 상승률 + 실업률 - 소득 증가율 [혹은 GPD 증가율, 실질국내 총생산] * 몇몇 자료에서는 단순히 (물가상승률 + 실업률) 로 계산하기도 함. > 고통지수 해석법 : 수치가 높을수록 국민체감 삶의 고통이 늘어난다는 의미 > 고통지수는 왜 확인할까? 실업자가 늘고 물가가 비쌀수록 수치가 높아 국민들의 경제적 삶의 질을 확인할 수 있다. > 고통지수 예시 #1. #2. #3.

과소비지수 : (Income - Saving) / Income 쇼핑은 불안/화남/우울한 감정과 관련성이 높으며, 더 높은 지출을 할 경향이 있다. 쇼핑은 낮은 자존감과 관련있다. 사람들은 카드로 결제할 때 고통을 덜 느낀다. : 다시 카드를 돌려 받음으로써 잃었다는 감정이 감소되기 때문 키즈 마케팅: 자녀를 위해 손쉽게 지갑 여는 MZ 부모를 겨냥한 마케팅 여성은 마케팅의 꽃 내 모습을 돌이켜보니 나 또한 딱히 살 것이 없음에도 종종 Winners, Homesense에 가곤 하는데, 기분이 좋지 않을 때 무언가를 구매하곤 했음을 발견했다. 다큐에서 나온 쇼핑중독 테스트에서 딱 3문항에 체크를 했는데 신기하게도 이 세문항이 정확히 “기분파” 의 결과에 해당하는 항목이었다. 나는 기분파 쇼퍼인가? 그럼에도 ..