스파르타 코딩클럽 5만원 할인 초대 링크 | 스파르타 코딩클럽: 개발일지 #1 주피터노트북, 파이썬 , 데이터분석

스파르타 5만원 할인권 초대링크 

https://spartacodingclub.kr/?f_name=%EA%B3%A0%ED%9D%AC%EC%A3%BC&f_uid=60b2381abca425cf0f24231a 

스파르타코딩클럽

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아나콘다를 설치하고

주피터 노트북을 처음 사용했다

경로로 들어가 New 노트북을 만든다

 

 

*shift + enter 로 실행

하지만 노트북에선 변수명만 쳐도 출력이 된다

shell 이랑 비슷한거 같다 

 

특이한건 

 

IN[ ]

out[ ]

블록이 있는데 

[ ] 안의 라인넘버 순서대로 코드가 순서결정된다는 것 같다

 

[1]

[6]

[5]

이렇게 마지막에 수정한게 위면 위쪽 넘버가 더 커짐

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자료형 리스트 , 딕셔너리 , 셋 은 1학기때 배운내용이라 학습진행이 수월할 것 같다

복습차원에서 강의를 들었다

 

리스트

1. [인덱스] 로 리스트를 참조하는것

2. append 로 추가 하는것 

3. 리스트안에 리스트를 넣으면 [ ][ ] 이렇게 내부를 참조한다는 것 

 

딕셔너리

1. [키] 로 참조하여 value값을 대입 가능

2. 밸루값으로 참조시 오류

 

조금 다른 

셋

생성시 set([값,값,값])

셋 & 셋 

셋 | 셋 등으로 집합을 계산

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*탭 키를 누르면 위에쓴 명령어가 다시 써진다

 

파이썬에서 인덴테이션 (들여쓰기) 가 블록이라 매우 중요하단 것

함수 구현 

def 함수명(인자, 인자2):

    return 인자

 

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엑셀 csv 파일 을 통한 데이터 분석은 오래걸리고  , 파이썬보다 번거로움

 

더쉽고 빠른 것이 파이썬 

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Pandas 라이브러리를 통해 데이터 분석

 

 -> import pandas as pd

파일 불러오기

-> pd.read_csv('./data/chicken.csv')

탭을 통해 경로를 찾아 입력

 

이데이터는 변수에 넣을 수 있음

->chick =  pd.read_csv('./data/chicken.csv')

 

chick.describe

하면 일부 컬럼의 세부 내용이 나오는데

count 

min(평균)

std(표준편차)

min,max 최소 최대값

 

컬럼 특정 컬럼 읽기

chick['컬럼명']

 

중복값 없이 결과 보기 (중복 제거하기)

set이용 

-> set(chick['컬럼명'])

결과=> {'컬1','컬2'}

 

컬럼수

위 응용하여 중복 제거된 컬럼 수를 알수 있다

-> len(set(chick['컬럼명']))

 

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데이터 합치기

컬럼의 구조가 같은 데이터 csv 파일들

(아까 리드_csv 로 가져온 파일들 )

-> pd.concat( [파일1변수,파일2변수, 파일3변수])  

 

합쳤을때의 인덱스 차례 호환하기

-> 합친데이터변수.reset_index(drop=True)

->이것을 데이터변수에 다시 할당해야함 (본인은 안바뀌는듯)

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개발 일지도 중요하나

스파르타 코딩을 개인적으로 너무 추천하고 싶어서 

일지 끝에 느꼈던 장점을 적어놓고 나중에 모아서 글을 올릴 생각이다.

뭘 제공받은건 아니고 진짜 스파르타 코딩 플랫폼에 감동을 좀 받았기 때문에 ....

개인적으로 쓰는것이다.

나중에 교육 플랫폼을 만들면 딱 이렇게 하고싶다 느꼈다.

 

오늘느낀 스파르타 코딩

+ 강의 영상마다 자막이 달려있다

+ 캐릭터가 너무 귀엽고 재밌게 만들어져서 전체적으로 '재밌다'는 느낌이 너무 좋다

+한 주차 강의는 여러 영상으로 이루어졌는데 각 영상마다 밑에 

강의 자료, 코드스니펫 ( 코딩용 코드 써진곳) , QNA 등등이 있다

+ 각 강의는 15분 단위라 듣는것에 지치지 않는다

+다른 수강자의 상황을 실시간으로 볼 수 있게끔 하여 , 온라인 수업의 열의를 키워준다

 

 

 

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https://drive.google.com/drive/folders/1vh20PDVm9XFv2-iLxt-URE4nTFQz5KJH?usp=sharing 

[스파르타코딩클럽] 파이썬_데이터분석_첫걸음 - Google Drive