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[Data Science] 공공포털 데이터 (6) 원하는 데이터 추출 df["상권업종중분류명"] == "약국/한약방" 0 False 1 False 2 False 3 False 4 False ... 20053 False 20054 False 20055 False 20056 False 20057 False Name: 상권업종중분류명, Length: 20058, dtype: bool df[df["상권업종중분류명"] == "약국/한약방"] # copy를 통해 df_medical이라는 변수에 지정 df_medical = df[df["상권업종중분류명"] == "약국/한약방"].copy() 원하는 데이터 추출 : 여러개 조건 사용 # 1개 조건 df[df["상권업종대분류명"] == "의료"]] 상권업종대분류명이 의료인 데이터의 상권업종중분류명을 가져오고 싶을 때 l.. 2022. 9. 22.
[Android Studio] 인트로 화면 인트로 (Intro) 인트로는 앱이나 동영상 콘텐츠 등에서의 영상이 시작되기 전에 나오는 10초가량의 짧은 브랜드를 나타내는 영상을 말한다. 인트로에 사용할 로고 이미지 파일을 res ➡ drawble 폴더에 드래그해서 logo라는 이름으로 삽입한다. 그 다음, java 폴더에 Empty Activity를 생성하여 java, xml 파일을 만든다. xml java package com.example.myapplication; import android.content.Intent; import android.os.Bundle; import android.os.Handler; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; public class intro extend.. 2022. 9. 21.
[Data Science] 공공포털 데이터 (5) seaborn : 그래프 그리기 seaborn은 대체로 x, y의 data를 기본으로 넣어줘야 하지만 countplot은 x,y 중 하나만 넣어도 된다. sns.countplot(data=df, y="시도명") 데이터 가공 상권업종대분류명의 데이터 값 당 개수를 센다. df["상권업종대분류명"].value_counts() 상권업종중분류명의 데이터 값 당 개수를 센다. 이 데이터를 c라는 변수로 지정한다. c = df["상권업종중분류명"].value_counts() c.plot.bar(rot=0) c = df["상권업종소분류명"].value_counts() c.plot.bar() c.plot.bar(figsize=(7,8), grid=True) normalize는 전체 대비 비율을 보여 준다. 이 데이터를.. 2022. 9. 21.
[Android Studio] 버튼 background drawable 적용하기 Theme.AppCompat.Light 안드로이드에서 버튼을 커스터마이징하여 drawable을 만들었는데 background에 적용시키면 디폴트 색인 보라색이 뜨는 경우가 있다. values ➡ themes ➡ themes.xml 파일에서 코드의 parent를 다음과 같이 수정한다. parent='Theme.AppCompat.Light' 2022. 9. 21.
[Data Science] 공공포털 데이터 (4) 중복값 제거 df.describe(include="object")로 문자열 데이터를 요약하여 보면 unique라는 수치가 나온다. unique는 값의 종류가 몇 개인지를 보여 준다. df["상권업종대분류명"].unique() array(['소매', '학문/교육', '음식', '부동산', '생활서비스', '관광/여가/오락', '숙박', '스포츠'], dtype=object) df["상권업종대분류명"].nunique() 8 df["상권업종중분류명"].unique() array(['건강/미용식품', '취미/오락관련소매', '시계/귀금속소매', '학원-보습교습입시', '한식', '유흥주점', '학원-창업취업취미', '자동차/자동차용품', '부동산중개', '사진/광학/정밀기기소매', '도서관/독서실', '커피점/.. 2022. 9. 21.
[Data Science] 공공포털 데이터 (3) 기초 통계값 데이터 타입을 알기 위해서 dtypes를 찍어볼 수 있다. df["위도"].dtypes dtype('float64') 평균값 df["위도"].mean() 37.54507079641079 중앙값 df["위도"].median() 37.54087611904785 최대값 df["위도"].max() 37.6885746552912 최소값 df["위도"].min() 37.4340982285396 갯수 df["위도"].count() 14030 요약값 df["위도"].describe() count 14030.000000 mean 37.545071 std 0.050096 min 37.434098 25% 37.504652 50% 37.540876 75% 37.573545 max 37.688575 Name: 위도.. 2022. 9. 21.
[Android Studio] 버튼 클릭시 화면 전환하기 (Intent) Intent Intent는 화면 전환뿐 아니라 정말 많은 용도로 앱을 개발하는데 이용하기 때문에 미리 익혀두는게 좋다. Intent를 이용해서 화면 전환하는 이유는 앱을 제작할 때 하나의 레이아웃으로만 제작을 할 수 없고 다른 화면과 기능을 넣어야 하기 때문에 자주 사용한다. main package com.example.myapplication; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import android.content.Intent; import android.os.Bundle; import android.widget.Button; import android.view.View; public class MainActivity extends AppComp.. 2022. 9. 21.
[Computational Neuroscience] 신경의 흥분성 (Nerve Excitability) 안정막전위 (Resting Membrane Potential) 모든 세포는 안정기에서 세포 밖에 비하여 세포 안이 전기적으로 음극의 상태를 유지하고 있다. 확산 전위 (Diffusion potential) K+은 세포 내에 많고 세포밖에는 매우 적다. 세포막이 K+만 통과시키고 다른 이온들은 통과시키지 않는다고 가정하면 K+은 세포 밖으로 확산하게 되고 그 결과 세포 밖은 전기적으로 양전기를 띄게 되며 세포 안은 음이온이 결집하여 음전기를 띄게 된다. 수 milliseconds 내에 이러한 전압차이는 K+ 을 더 이상 밖으로 확산되지 않게 막는 힘으로 작용하게 되어 정상적인 포유동물의 신경섬유는 세포 안이 -94 millivolts의 전압을 가지게 된다. Na+은 세포밖에 많고 세포 안에는 매우 적다. .. 2022. 9. 20.
[Data Science] 공공포털 데이터 (2) 결측치 결측치 (Missing Value)는 말 그대로 데이터에 값이 없는 것을 뜻한다. 줄여서 'NA'라고 표현하기도 하고, 다른 언어에서는 Null 이란 표현을 많이 쓴다. 결측치는 데이터를 분석하는데에 있어서 매우 방해가 되는 존재이다. 결측치의 특성이 '무작위로 손실' 되지 않았다면, 대부분의 경우 가장 좋은 방법은 제거하는 것이다. 제거하는 방식은 목록 삭제 (Listwist) 단일값 삭제 (Pairwise) 방식으로 다시 구분된다. pandas에서 제공하는 Na/NaN과 같은 누락 데이터를 제거하는 함수가 있다. df.isnull() null_count = df.isnull().sum() 상가업소번호 0 상호명 0 지점명 105507 상권업종대분류코드 0 상권업종대분류명 0 상권업종중분류코드 .. 2022. 9. 19.
[Jupyter] Nbextensions Nbextensions 주피터 노트북 확장 프로그램으로, 실행 시간, 목차, 변수 탐색기 등 기능 사용 가능하다. 설치 아나콘다 터미널에서 설치를 진행한다. conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions Nbextensions ➜ Table of Contents의 기능을 활용하면 index 기능을 활용할 수 있다. 2022. 9. 19.
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