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import matplotlib.pyplot as plt from random import randint data = [] for _ in range(1,41): data.append(randint(1,100)) plt.stem(range(1,41), data) plt.show()

1. 기본 파이 그래프 그리기 import matplotlib.pyplot as plt plt.pie([10,20,30,40,50]) # 리스트의 값을 더한 후 값의 크기에 자동으로 비율조정 plt.show() 2. 라벨넣기 plt.axis('equal') label = ['A','B','C','D','E'] plt.pie([10,20,30,40,50], labels=label) # labels명 지정, 값과 라벨의 길이가 같아야 한다 plt.legend() plt.show() 3. 비율 표시 넣기 plt.axis('equal') # 크기를 일정하게 조정 label = ['A','B','C','D','E'] plt.pie([10,20,30,40,50], labels=label, autopct='%.1f%..

1. 기본 꺽은선 그래프 그리기 import matplotlib.pyplot as plt import random y = [] for _ in range(10): y.append(random.randint(1,100)) plt.plot(y) # 기본적으로 y축으로 설정 plt.show() 2. x축 범위 지정하기 plt.plot(range(10),y) # x축을 range(10) 지정 plt.show() * x축과 y축이 길이가 맞지 않으면 에러발생 "ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes ( ) and ( )" 3. 제목과 레이블 넣기 import matplotlib.pyplot as plt import random y1..

리스트 원본 자체를 loop에서 remove 정상적으로 반영되지 않기 때문에, 스텝 슬라이싱을 이용하면 된다. # lst 원본 자체를 for문 lst = [ i for i in range(10) ] for i in lst: lst.remove(i) lst [1, 3, 5, 7, 9] # 원하는 결과가 나오지 않았다. 스텝 슬라이싱으로 for문 lst = [ i for i in range(10) ] for i in lst[::]: lst.remove(i) lst [] docs.python.org/3/tutorial/controlflow.html#for-statements

PC의 호스트네임(hostname) 얻기 import socket print(socket.gethostname()) PC-AA PC의 MAC Address 얻기 import psutil nics = psutil.net_if_addrs() print(nics['이더넷'][0][1]) xx-xx-xx-xx-xx-xx

①. 1부터 N까지의 자연수를 전부 나열 ② 1을 지운다. ③ 2를 제외한 2의 배수들을 모두 지운다. ④ 3를 제외한 2의 배수들을 모두 지운다. ⑤ 5를 제외한 2의 배수들을 모두 지운다. ⑥ 7를 제외한 2의 배수들을 모두 지운다. startNum = 1 endNum = 100 nums = [ n for n in range(startNum,endNum+1) ] for c, i in enumerate((1,2,3,5,7),1): if i == 1: nums.remove(1) print('[{0}]: {1}을 삭제하였습니다.'.format(c,i)) else: nums = [ x for x in nums if x == i or x % i != 0 ] print('[{0}]: {1}를 제외한 {1}의 배..

random.choice : 문자열, 리스트, 튜플과 같은 순서가 있는 반복개체에서 임의 요소를 리턴 # list A = [1,2,3,4,5,6,7,8] print(random.choice(A)) 4 # Strings A = '12345678' print(random.choice(A)) 3 # Tuple A = (1,2,3,4,5,6,7,8) print(random.choice(A)) 6 random.shuffle : 순서 섞기 from random import shuffle lst = [1,2,3] shuffle(lst) lst [3, 1, 2]

데이터 분석을 하다보면 특정 컬럼의 중복값을 제거해야 할 때가 있는데, pandas의 duplicates, drop_duplicates 메소드를 사용할 수 있다. duplicates( [ 'column' ], keep='first | last | False' ) : [ 'column' ] 에 대해서 중복이 있는지 확인 drop_duplicates( ['column'] , keep='first | last | False') : [ 'column' ] 중복값 처리 예제) 일자별 품목에 대한 금액 변동 DataFrame product = [['2020-01-01','T10001', 20000, 'BLACK'], ['2020-01-01','S10001', 10000, 'WHITE'], ['2020-01-01',..