✨ python16 파이썬(python) - flask 플라스크 세팅하기 먼저 작업하고자 하는 프로젝트에 가서 venv를 생성해야한다. git bash를 열어서 만들어 주자. python -m venv venv -> 폴더에 venv 라는 가상환경 폴더 명을 만든다. source ./venv/Scripts/activate -> venv에 있는 가상환경 폴더로 들어간다. deactivate - > 가상 환경에서 벗어난다. * 작업을 해야하니 벗어나지는 말자. 윈도우 검색창에서 IDEL를 열어주면 이렇게 열리게 된다. 새로운 파일을 만들어 위와 같이 쳐주면 포트번호로 서버가 실행된다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 python app.py 를 쳐보고, 가상환경 안에는 있는게 없어서 해당 모듈에 해당되는 것들은 다운받아줘야한다. pip install flask 를 쳐서 모듈.. 2023. 6. 1. 파이썬(python) - 데이터 시각화(Matplotlib) - 01 데이터 시각화 (Matplotlib) => 다양한 형태의 그래프를 통해서 데이터를 시각화 라이브러리 import matplotlib import matplotlib.pylab as plt matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 이후 이런식으로 x와 y값을 넣어주고 데이터를 추출해낼 수 있다. 막대 그래프 이런식으로 데이터를 시각화하여 차트모형으로 나타낼 수도 있다. 2023. 5. 23. 파이썬(python) - 데이터 분석(pandas) - 04 [결측치] 결측치 = 비어있는 데이터 이번에도 위 엑셀 파일을 불러와 실습해보았다. # dropna 함수의 매개변수 정보 # 매개변수로 axis, how 존재 # ex > drop (axis = ? , how = ? ) # axis에는 'index', 'columns' # axis = 'index' -> NaN 데이터를 갖는 행 삭제 # axis = 'columns' -> NaN 데이터를 갖는 컬럼 삭제 # how 에는 'all' , 'any' # how = 'all' 모든 데이터가 NaN이면 삭제 # how = 'any' NaN 데이터가 하나라도 있으면 삭제 2023. 5. 23. 파이썬(python) - 데이터 분석(pandas) - 03 위 엑셀의 데이터들을 파이썬에서 pandas로 불러왔다. index_col ='학번' 을 이용해서 인덱스열을 학번으로 지정해주었다. 데이터 선택(iloc) 위치를 이용하여 행과 열을 조회 데이터 선택(조건 검색) 이런식으로 엑셀에 있는 데이터들을 이용해 데이터 분석을 진행해보았다. 2023. 5. 23. 이전 1 2 3 4 다음
