NUMPY를 이용한 지역별 인구분포도
In [2]: import numpy as np import csv import pandas as pd 넘파이를 이용한 지역인구¶ In [3]: f = open('age.csv') data = csv.reader(f) next(data) Out[3]: ['행정구역', '2019년02월_계_총인구수', '2019년02월_계_연령구간인구수', '2019년02월_계_0세', '2019년02월_계_1세', '2019년02월_계_2세', '2019년02월_계_3세', '2019년02월_계_4세', '2019년02월_계_5세', '2019년02월_계_6세', '2019년02월_계_7세', '2019년02월_계_8세', '2019년02월_계_9세', '2019년02월_계_10세', '2019년02월_계_11세', '..
기온 데이터 분석_문자열 함수로 전처리 후 시각화
In [2]: import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import csv In [4]: f= open('work.csv', 'r', encoding='cp949') data = csv.reader(f,delimiter=',') for row in data: print(row) f.close() ['국가별', '1995', '1995', '1995', '1996', '1996', '1996', '1997', &#..