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모두의 데이터 분석 with 파이썬
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• 첫째 마당 • 기온 공공데이터
UNIT 01 기온 데이터 분석 시작하기
1 기온 공공데이터 살펴보기
2 CSV 파일이란
3 데이터 분석에 필요한 환경 만들기
UNIT 02 서울의 기온 데이터 분석하기
1 CSV 파일에서 데이터 읽어오기
■ CSV 파일 다운로드
■ 주피터 노트북 실행하기
2 데이터 출력하기
3 헤더 저장하기
4 기온 공공데이터에 질문하기
UNIT 03 서울이 가장 더웠던 날은 언제였을까
1 질문 다듬기
2 문제 해결 방법 구상하기
3 파이썬 코드로 구현하기
• 둘째 마당 • 데이터 시각화 기초
UNIT 04 기본 그래프 그리기
1 ‘matplotlib 라이브러리’란?
2 기본 그래프 그리기
3 그래프에 옵션 추가하기
■ 그래프에 제목 넣기
■ 그래프에 범례 넣기
■ 그래프 색상 바꾸기
■ 그래프 선 모양 바꾸기
■ 마커 모양 바꾸기
UNIT 05 내 생일의 기온 변화를 그래프로 그리기
1 데이터에 질문하기
■ 데이터 읽어오기
■ 데이터 리스트에 저장하기
2 데이터 시각화하기
3 날짜 데이터 추출하기
UNIT 06 기온 데이터를 다양하게 시각화하기
1 데이터에 질문하기
2 히스토그램
■ hist( ) 함수
■ 주사위 시뮬레이션
3 기온 데이터를 히스토그램으로 표현하기
4 기온 데이터를 상자 그림으로 표현하기
• 셋째 마당 • 인구 공공데이터
UNIT 07 우리 동네 인구 구조 시각화하기
1 인구 공공데이터 내려받기
2 인구 데이터 살펴보고 질문하기
3 우리 동네 인구 구조 시각화하기
UNIT 08 인구 구조를 다양한 형태로 시각화하기
1 막대그래프 그리기
■ bar( ) 함수
■ barh( ) 함수
2 항아리 모양 그래프 그리기
■ 데이터 수집하기
■ 데이터 시각화하기
UNIT 09 우리 동네 인구 구조를 파이 차트로 나타내기
1 제주도에는 여성의 비율이 더 높을까
2 혈액형 비율 표현하기
■ pie( ) 함수
■ 동그란 원 그리기
■ 레이블 추가하기
■ 비율 및 범례 표시하기
■ 색 및 돌출 효과 정하기
3 제주도의 성별 인구 비율 표현하기
UNIT 10 우리 동네 인구 구조를 산점도로 나타내기
1 꺾은선 그래프로 표현하기
2 막대그래프로 표현하기
3 산점도로 표현하기
4 scatter( ) 함수로 표현하기
5 버블 차트로 표현하기
6 제주도의 연령대별 성별 비율을 산점도로 표현하기
• 넷째 마당 • 대중교통 데이터 프로젝트
UNIT 11 대중교통 데이터 시각화하기
1 대중교통 데이터 내려받기
2 지하철 유무임별 이용현황 데이터 정제하기
3 유임 승차 비율이 가장 높은 역은 어디일까
4 유무임 승하차 인원이 가장 많은 역은 어디일까
5 모든 역의 유무임 승하차 비율은 어떻게 될까
UNIT 12 지하철 시간대별 데이터 시각화하기
1 지하철 시간대별 이용 현황 데이터 정제하기
2 출근 시간대 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역은 어디일까
3 밤 11시에 사람들이 가장 많이 타는 역은 어디일까
4 시간대별로 사람들이 가장 많이 타고 내리는 역은 어디일까
5 모든 지하철역에서 시간대별 승하차 인원을 모두 더하면
• 다섯째 마당 • 파이썬 데이터 분석 라이브러리를 활용한 프로젝트
UNIT 13 숫자 데이터를 쉽게 다루게 돕는 numpy 라이브러리
1 matplotlib 홈페이지
2 numpy 라이브러리 시작하기
3 numpy 라이브러리를 활용해 그래프 그리기
4 numpy array 생성하기
5 numpy array의 다양한 활용
UNIT 14 numpy를 활용한 나만의 프로젝트 만들기
1 관심 있는 데이터 찾기
2 데이터 살펴보며 질문하기
3 질문을 명확한 문제로 정의하기
4 알고리즘 설계하기
5 알고리즘을 코드로 표현하기
■ 1 | 데이터를 읽어온다.
■ 2 | 궁금한 지역의 이름을 입력받는다.
■ 3 | 궁금한 지역의 인구 구조를 저장한다.
■ 4 | 궁금한 지역의 인구 구조와 가장 비슷한 인구 구조를 가진 지역 찾기
■ 5 | 가장 비슷한 곳의 인구 구조와 궁금한 지역의 인구 구조를 시각화한다.
UNIT 15 테이블 형태의 데이터를 쉽게 다루도록 도와주는 pandas 라이브러리
1 위키피디아 데이터 엑셀로 저장하기
2 pandas란
3 데이터 프레임 기초
4 pandas로 인구 구조 분석하기
■ 1 | 데이터 읽어오기
■ 2~3 | 궁금한 지역 이름 입력받고 해당 지역의 인구 구조 저장하기
■ 4~5 | 궁금한 지역의 인구 구조와 가장 비슷한 인구 구조를 가진 지역 시각화하기
부록 파이썬 병아리반
1 출력과 입력 그리고 변수
■ print( ) 함수로 출력하기
■ 변수
■ input( ) 함수로 문자열 값 입력받기
2 연산자 사용하기
■ 산술 연산자(arithmetic operator)
■ 비교 연산자(comparison operator)
■ 논리 연산자(logical operator)
3 함수 불러오기
4 반복과 선택
■ for 반복문
■ if 조건문
5 순서 있는 저장 공간 리스트
■ 리스트에 저장된 위치(index)로 값에 접근하기(indexing)
■ 리스트에 저장된 위치로 데이터의 일부 자르기(slicing)
■ 리스트에 값 추가하기
다음으로 ‘작업일시’ 데이터가 있는 열을 삭제합니다. 열의 맨 위 알파벳 부분을 마우스 오른쪽으로 클릭하여 ‘삭제’를 선택합니다.
그림 11-9
‘작업일시’ 열을 삭제
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