개발 노트

pip install pyautogui #매크로만들기위해 import import pyautogui as pag ok_rgb = (원하는 색상숫자) while True: while True: if keyboard.is_pressed('F3'): #f3누르면 pos = pag.position() # 마우스 포인트 위치확인 pos_list.append(pos) # 마우스 포인트 위치 list에 추가 # print(pos) from PIL import ImageGrab # 이미지 색깔 확인 위해 import screen = ImageGrab.grab() # 캡처 rgb = screen.getpixel(pos) # 마우스 포인트가 있는 위치 색상 if rgb == ok_rgb: pag.click(원하는 곳 클릭..

●지도생성하기 m = folium.Map(location = [위도, 경도], zoom_start =확대정도) **확대정도가 클수록 더 가까이서 확인할 수 있음 ●정보 추가하기 -마커 추가하기 folium.Marker([위도, 경도]).add_to(m) => 마크를 m지도에 추가하기 -원 추가하기 folium.CircleMarker([위도, 경도].radius=원크기).add_to(m) -추가옵션 tooltip - "마우스 올리면 보여질 정보" popup - "클릭하면 보여질 정보" -지도에서 클릭할 경우 마커 추가하기 ClickForMarker('체크').add_to(m) ●미니맵 추가하기 from folium.plugins import MiniMap m = folium.Map(location = [위..

import seaborn as sns => 시본 불러오기 1.relplot sns.relplot(data = , x=, y=, kind = ) -두종류의 데이터가 수치형데이터, 분포를 표현 -kind는 scatter와 line중에 선택가능 -hue는 옵션지정을 통해서 색상을 구별하고 싶은 내용을 설정 line 옵션 hue =sex scatter옵션 2.joinplot sns.jointplot(data=, x= , y = , kind=) 두개의 그래프를 통해 데이터의 분포를 표시 -kind 옵션은 'scatter', 'reg', 'kde', 'hex' scatter reg kda hex 3.pairplot sns.pairplot(data= ,hue=) -모든 수치형 데이터에서 두 컬럼씩 관계를 시각화 4..

Q.남자여자 공통으로 사용하는 이름이 있을까? ①남성, 여성별 등록된 이름 횟수를 피벗테이블로 정리 name_df=raw.pivot_table(index = 'Name',values = 'Number', aggfunc = 'sum', columns = 'Sex') name_df ②우선 합계를 구함 성별별로, 새로운 칼럼 추가 name_df['sum']=name_df['M']+name_df['F'] ***남자/여자 비율 차이가 적을 수록 셩별 구분이 없는 이름 ③남자/여자 등록 비율을 계산 name_df['F_ratio'] = name_df['F']/name_df['sum'] name_df['M_ratio'] = name_df['M']/name_df['sum'] ④두비율간 차이를 구하는 칼럼을 추가하고 절..

def 함수이름(변수1,변수2,..) : 실행내용1 실행내용2 return 실행결과 def fun(a,b): result = a+b return result a=1 b=2 result = fun(a,b) print(result) ==> 결과: 3 간단한 구구단 만들기 def fun(a,b): result = a*b return result for a in [ 2,3,4,5,6,7,8,9]: for b in [1,2,3,4,5,6,7,8,9]: #print(a,b,fun(a,b)) sen = f"{a}x{b} = {fun(a,b)}" print(sen)

데이터프레임명['칼럼명'] =data값 ex) data['수학'] = 100 => 수학칼럼에 100값을 추가(모든행에 100이 삽입, 여러개 넣고 싶으면 리스트활용) => pd.merge() 기준이 되는 테이블 정하는 법 : left, right, outer(다합치기), inner(공통된부분만 합치기) pd.merge(A,B, how ='left'(기준이되는 테이블 지정), left_on ="A 칼럼명"/left_index=True(인덱스 기준), right_on = "B컬럼명"/right_index=True) ***left_on과 left_index는 같이 쓰면안되고 둘중에 하나만 가능하다. 데이터프레임명.to_excel('파일경로+파일명.xlsx',index=False) =>인덱스를 저장하지 않는 옵..

판다스는 데이터분석 라이브러리 import pandas as pd : 판다스 라이브러리 불러오기 => 판다스를 부르는데 이름은 pd로 정할께 dataframe = 표형식 데이터, 여러개의 시리즈를 가지고있음 => df series = dataframe에서 한 열에 대한 데이터 사용법 -데이터 파일 읽기: read_excel(), read_csv() -데이터 선택하기: df.loc(), df.iloc() -인덱스/컬럼 변경하기: columns/index, reset_index() 엑셀파일 불러오기 pd.read_excel('파일경로+파일명.xlsx') pd.read_csv('파일경로+파일명.csv') 예제 fpath = ' 파일이 있는 경로/파일명' raw = pd.read_excel(fpath) df.h..

for 반복문 for 변수 in 그룹: =>그룹안에 있는 값들을 변수가 하나씩 불러옴(그걸 반복) 작업내용 => 들여쓰기가 반복문 안에 있어야 반복됨 ***들여쓰기 취소하는 법 : 쉬프트 +탭 if 조건문 if 조건1: 조건1이 참일때 실행되는 코드 else if 조건2: 조건2가 참일때 실행되는 코드 else: 조건1,조건2가 거짓일때 실행되는 코드 ***어떤 값이 그룹안에 있는지 없는지(포함되어 있는지) 확인하는 법 => in, not in 문자열 포메팅 x = '가나다' y = '라마사' s =f" 문장 {x}, {y}" (파이썬 3.6이상) print(s) => 결과 : 문장 가나다 라마사 strip -문자열 좌우에 있는 공백을 없애준다 변수.strip() ***\n : 줄바꾸기, \t : 탭 문..

int 정수 float 실수 : #나누기 : '//'는 몫, '%' 나머지 str 문자열 : "",'' 쌍으로 작성 list 순서대로 나열된 그룹 : 리스트명 = [값1,값2,....] 인덱스 번호가 존재 print(리스트명[2]) : 해당 인덱스 값 출력, 오른쪽에서부터 셀때는 -1부터 시작 #슬라이싱 : 구간을 정해서 값을 가져옴 리스트이름[ 시작인덱스번호 : 마지막인덱스번호](이상:미만) 다포함시키고 싶으면 마지막인덱스번호를 안쓰면된다 #len() : 해당 그룹에 들어 있는 값의 갯수를 나타냄(length의 약자) # +로 리스트를 병합하면 병합시킨 순서대로 나타남 #리스트.append() : 리스트에 내용을 추가 dict 이름별로 정의된 그룹: 키와 값으로 구성 dict이름 = {' 키' : '값..