DATA101

👨‍💻 1.  개요본 포스팅에서는 파이썬 matplotlib.pyplot 패키지를 활용한 시각화 자료 저장 시 자료 내 불필요한 여백을 제거하는 방법에 대해 다룹니다.🤖 2.  문제점아래 (그림 1)과 같이, matplotlib 옵션 설정 없이 시각화 자료를 저장하게 되면 그래프 주변 사방으로 불필요한 여백이 많은 것을 확인할 수 있습니다. 이는 보고서나 대시보드 등에 활용 시 다른 차트들과의 심미성 있는 조화를 방해하는 요소가 되기도 합니다. [예시 코드 - savefig 메소드 옵션 미설정]# 패키지 설치 필요 : pip install matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt# 그래프 생성plt.plot([1, 2, 3, 4])plt.ylabel('some nu..

📌 들어가며 본 포스팅에서는 태블로에서 테이블 내 Abc 문구 제거 방법을 소개합니다. 👀 현상 태블로에서는 차원으로 테이블을 만들면 아래 그림 1과 같이 Abc가 자동으로 표시됩니다. ✅ Abc 제거 방법 Step 1. 계산된 필드 만들기 차원/측정값 선반 빈칸에 마우스 우측 클릭하고 계산된 필드 만들기를 선택합니다(그림 2). Step 2. CHAR 함수 기반 빈칸 만들기 아래의 그림 3과 같이, CHAR 함수를 통해 빈칸(space)을 만드는 수식을 작성합니다. CHAR 함수는 정수값(ASCII 코드)을 문자열로 변환하는 함수입니다. 아래 그림 4와 같이, 32는 문자열로 변환하면 빈칸(space)입니다. 수식을 입력하고 '확인'을 누르면 아래 그림 5와 같이 Abc가 제거됩니다. 사실은 빈칸이(s..

📌 들어가며 본 포스팅에서는 데이터를 그룹화하고 시각화하는 방법을 소개합니다. 1. 연습용 데이터 다운로드 및 시각화 본 포스팅에서는 코로나19 선별 진료소 현황 데이터를 활용합니다. 데이터 다운로드 및 간단한 막대차트 시각화 방법은 아래의 포스팅을 참고해 주세요. https://heytech.tistory.com/460?category=585487 [Tableau] 막대 차트 시각화 방법 📌 들어가며 본 포스팅에서는 코로나19 선별 진료소 현황 데이터를 활용하여 태블로에서 간단한 막대차트를 시각화하는 방법을 소개합니다. 1. 연습용 데이터 다운로드 코로나19 선별 진료소 현 heytech.tistory.com 2. 데이터 그룹화 '시도'를 임의의 더 큰 단위로 그룹화해 보겠습니다. 예를 들어, 서울, ..

👨‍💻 들어가며 본 포스팅에서는 공공 데이터를 다운로드하고 이를 태블로에서 불러오는 방법에 대해 알아봅니다. 1. 공공데이터 다운로드 학습 목적으로 공공 데이터를 다운로드 합니다. 로그인 필요 없습니다. 저는 아래 링크의 인천시 소비 데이터를 받아봤습니다. https://www.data.go.kr/data/15076578/fileData.do 인천광역시_소비 데이터_20200630 인천광역시 행정구별 소비데이터로 성별/10세단위 연령별/직업별/소득분위별 금융데이터 (기간: '16.12.~'20.06. 분기별 데이터) 인구단위: 명/ 금액단위: 천원 * 성별 [ 0 : 전체 1 : 남성 2 : 여성 www.data.go.kr '16년도 12월부터 '20년도 6월까지 분기별로, 인천시 행정구별 소비 데이터가..

👨‍💻 들어가며 본 포스팅에서는 아래의 그림처럼, 파이썬 twinx를 활용하여 x축을 공유하는 2개 이상의 그래프를 한 번에 시각화하는 방법을 소개합니다. Step 1. 패키지 import 데이터 시각화를 위한 matplotlib 패키지를 설치하고 import 합니다. import matplotlib.pyplot as plt 🎯 패키지 설치방법 더보기 pip install matplotlib Step 2. 데이터셋 준비 저는 연도별 데이터 건수를 저장한 series 타입의 데이터를 활용할 계획입니다. 1) 첫 번째 데이터셋 2) 두 번째 데이터셋 Step 3. x축, y축 데이터 분리 x축과 y축에 각각 시각화할 데이터를 각각 나눕니다. x1 = dataset_pos_y.index y1 = dataset..

💡 들어가며 본 포스팅에서는 데이터를 월 단위로 카운팅하고 이를 시각화하는 방법을 소개합니다. 1. 패키지 import import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 데이터셋 불러오기 포스팅에서 사용되는 데이터셋은 공유가 불가하오니 학습 목적으로만 봐주시길 바랍니다. DATASET = pd.read_csv('./dataset_app_review.csv') DATASET.head() 3. 데이터 타입 확인 DATASET.dtypes 아래와 같이, 날짜 정보(date)는 현재 정수형(int)입니다. 편리하게 날짜형 데이터를 처리하기 위하여 이를 datetime 타입으로 바꿔줄 필요가 있습니다. 4. 데이터 타입 변경 "연-..