jaegom's study room

1. 데이터 결합 2. 데이터 필드명/타입 변경 3. 필터 적용 ** 데이터 결합 ( 유니온, 조인 ) 1. Union * Union 사용 시 , 결합하려는 테이블의 구조가 같아 ( 필드 수, 필드 이름과 데이터 유형이 일치해야 한다 ) ** 유니온 편집을 통해서 결합된 테이블의 정보를 확인할 수 있다 2. Join : 특정 키 값으로 결합 > 더블 클릭 > 물리적 테이블 화면으로 이동 > 좌측에서 테이블을 드래그 해온다 > 자동적으로 Inner join 으로 결합한다 > 관계가 맺어진 테이블 간의 다이어그램을 클릭하면 join 종류를 변경할 수 있다 > join 된 결과를 데이터 미리보기 그리드에서 확인해볼 수 있다 ** 로지컬 테이블과 피지컬 테이블 > 로지컬 테이블에서는 논리적인 관계만을 건드릴 수..

** 첫 연결화면 ( 좌측 중단에 연결 가능한 데이터 목록이 보인다 ) > 기업의 서버/RDB나 로컬 데이터에 엑세스 가능하다 > 평가판이나 정식 버전 에서는 GA, 세일즈포스, 아마존 클라우드 등에도 연결이 가능하다 ** 데이터 연결하기 > 파일의 경로를 찾아서 직접 오픈하거나 , 드래그 방식으로 불러올 수 있다 ** 엑셀 파일의 경우 , 시트가 여러개일 경우 좌측의 시트 목록에서 불러올 시트를 선택하여 가져와야 한다 ** 그리드 형태로 미리보기 가능, 원하는 행만큼 출력해서 확인해볼 수 있다 ** 메타데이터들을 좌측에서 확인해볼 수 있다 ( 컬럼들과 데이터 타입 확인 ). * 푸른색(불연속형) / 녹색(연속형) 구분은 연속형 불연속형 자료의 구분이다

** Data literacy 를 극대화 하기 위해 필요한 부분이 바로 데이터 시각화 ** 데이터 시각화 > 데이터에 색상과 모양 그리고 사람들의 시선을 끌 수 있는 요소를 배치해 데이터를 효과적이고 직관적으로 표현하는 것 ** 효과적인 시각화 > 전달하고자 하는 메시지를 정하고 불필요한 부분은 생략하는 것! > 한번에 보기 좋게, 눈에 중요한 정보가 들어올 수 있도록 manage 하는 것 !! ** 데이터 시각화 작업 방식의 변화 구 작업 방식 ) DB에서 데이터 다운로드 -> 엑셀에서 가공 -> powerpoint / excel 에서 시각화 변화된 작업 방식 ) DB에 태블로를 연결하여 대시보드 작업 -> 서버에서 공유하는 이점이 있음 ** 태블로란? > 데이터를 분석 / 시각화 하는 Business..

1. 위치정보가 json 파일로 있을 경우 2.위치정보가 없는 경우 1. 위치정보가 json 파일로 있을 경우 > 지도에 표시할 데이터를 읽어온다 > geodata = "/~.json" json 파일의 경로를 읽어준다 > 중첩할 데이터를 설정한다 > 중첩할 데이터에서 필요한 컬럼들 (범주, 수치)를 가져온다 > 끝. 2.위치정보가 없는 경우, 일일이 마커 찍기 등 재밌어 보이는 데이터 셋을 가져왔습니다. 흡연부스하려다가 한국전력공사의 낙뢰관측 정보로 선회 https://www.data.go.kr/data/15083360/fileData.do 한국전력공사_낙뢰관측 정보_20181031 한국전력공사가 보유한 낙뢰감시기를 통해 관측된 낙뢰 발생 지점의 경도, 위도별 정보(시간 위도 경도 크기 컬럼 보유) ww..

** folium 이란? : 지도 시각화 툴 > 굉장히 많은 지도 시각화 도구들이 있다 > 현재로서는 사용의 편의성이나 기능 개선이 좋아서 만족도가 높은 툴이다. > 기본적으로 크롬 브라우저에서 동작이 가장 좋다 ++ 그때 그때 툴들은 달라질 수 있으니, 빠르게 공부해서 사용할 수 있어야 한다..... 그래도 시간은 언제나 모자라다!! * conda install -c conda-forge folium 으로 인스톨 추천해서 관리하는 것을 추천하나, 요즘은 파이썬에서 바로 * pip install folium 해도 문제가 없다 ** 기본적으로는 그냥 위도 경도를 알려주면 해당 위치를 보여준다 ** 위도와 경도란? 위도 : 적도를 기준으로 북쪽 혹은 남쪽으로 얼마나 떨어져 있는가를 나타내는 지표. 경도 : ..

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 문자 대응 코드 ++ import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc # 한글깨짐 및 마이너스 기호 표시하기 위해 import seaborn as sns plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False rc("font",family="Arial Unicode MS") get_ipython().run_line_magic("matplotlib", "inline") ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 문자 대응 코드 ++ ** seaborn은 import 하는 것만으로도 matplotlib에 효과를 준다..

* 구별 데이터를 통해 위도 경도 정보와 속해있는 구 정보를 가져오자 * 우선은 구글 맵 사용, API 키 인증 , 이후 정상작동 여부 테스트 시행 > 출력된 결과물을 보니 전체 결과 크기가 1인 list 형이다. 인덱스[n]로 접근하자 -> tmp[0] > 리스트 안에는 딕셔너리형으로 구성되어 있다. > 딕셔너리형에서 데이터를 얻는 get 명령을 사용하자 > 지정된 주소 서식과 위도 경도를 추출해보았다. * 이제 각기 경찰서 이름에서 소속된 구이름을 어자 * 구 이름과 위도 경도 정보를 저장할 준비를 해야 한다 * 반복문을 통해 위도 경도 정보를 저장할 칼럼의 값을 채워준다

** 이전 게시글 pip install의 연장선으로, conda 설치 채널을 통해 구글 맵스 api 모듈을 설치해보자 > 검색창에 conda install googlemaps 라고 치면 대충 상위 검색페이지에 채널이 나와있다. https://anaconda.org/conda-forge/googlemaps Googlemaps :: Anaconda.org Description Use Python? Want to geocode something? Looking for directions? Maybe matrices of directions? This library brings the Google Maps API Web Services to your Python application. Analytics anac..