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국가통계포털(KOSIS)에서 인구 분포 데이터를 가져와본다. 1단계: kosis.kr/index/index.do 들어가기 2단계: 인구 통계 다운로드하기 국내 통계 > 주제별 통계 > 인구에 들어가서 다음과 같이 하위 카테고리로 접속한다. 연령 및 성별 인구- 읍면동(2015, 시군구(2016~)년 2015~2019년으로 들어간다. 3단계: 원하는 지역을 선택한다. 이렇게 화면이 뜬다 여기서 행정구역별(읍면동)으로 들어간다 원하는 지역을 클릭하고 통계표 조회를 한다. 4단계: 다운로드한다. 다운로드하면 잘 정리된 엑셀 창이 뜬다.

두 개의 데이터 프레임 합치는 3가지 소개한다. 1. join: 왼쪽에서 합쳐진다. df1.join(df2) 2. merge: 안으로 합쳐진다. pd.merge(df1,df2, left_index= True, right_index=true) 3. concat: 바깥에서 합쳐진다. pd.concat([df1,df2],axis=1) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 import pandas as pd #create first DataFrame df1 = pd.DataFrame({'rating': [90,85,82,88,94,..

두 개 이상의 pandas DataFrame을 겹치고 싶을 때 concat() 함수로 쉽게 할 수 있다. 이번 페이지에서 cocnat() 여러 가지 활용 예시를 본다 예시 1: 두 개의 pandas DataFrame 쌓기 예시 2: 세 개의 Panda DataFrame 쌓기 ignore_index=True 의미 pd.concat([df1, df2, df3,..], ignore_index =True) 하지 않으면 이전 데이터에 있던 인덱스(index)를 그대로 가져온다. 그렇기 때문에 특별하게 인덱스를 유지해야 하는 경우가 아니라면 'ignore_index = True' 옵션을 추가한다.

1. 적분하기 예시 1 quad(적분 함수(), start, end, 적분함수 인자) quad 함수는 값과, 오차값을 배열(array)로 반환한다. 1.6667은 적분 값, 1.85e-14는 오차값 예시 2 예시 3 가우스 함수(종 함수) 구하기 a 값은 종 함수의 width로 크기가 클수록 넓어지고, 크기가 작으면 좁아진다. 2. PV-그래프(PV-diagram) PV-그래프를 그린다. 아래에 면적은 일(work)이다. PV = W [J] 2.1 등온 과정(isothermal process) 2.1.1. 적분해서 면적(일)을 구한다. 부피 10~40 사이에 등온(isothermal) 팽창한 기체의 200,300,400K에서 시스템 밖으로 한 일을 구한다. 2.1.2. 열역학 1법칙으로 열(heat)를 ..

sum() sum() 함수를 이용해서 판 다스(pandas)에서 열에 합계를 계산한다. 몇 가지 예시를 보여준다. 예시1: df 프래임을 만들었다. rating, points, assist, rebounds열로 구성돼있다. df ['point']. sum() df ['rebounds']. sum()으로 열 하나에 합계를 구할 수 있다. 예시 2: 두 개 열 합찾기 df[['rebounds', 'points']]. sum()로 두열에 합창을 수 있다. 예시 3: 모든 열에 합찾기 df.sum()으로 모든 열에 합을 찾을 수 있다. 숫자를 포함하지 않은 열에 sum() 함수를 사용하면 예상치 못한 결과를 초례할 수도 있다. sum() 함수에 추가사항은 여기서. pandas.pydata.org/pandas-d..

1. 이상기체 방정식 그리기 1.2. 이상기체 방정식 3가지 온도(T)에서 그리기 2.1. 반데르왈스 방정식 그리기(P vs V) 2.2. 반데르왈스 방정식 그리기(Z vs P) 2.3. 반데르왈스 방정식 이상기체방정식 비교하기(Z vs P) 2.4. 반데르왈스 방정식 vs 이상기체방정식 vs 실험 데이터값 (Z vs P)

Jupyter Notebook에서 예제 연습 2. np.arange(start, end, step) 함수의 사용 및 for 문 사용 3. 그래프 그려보기 유용한 사이트: matplotlib.org/2.0.2/gallery.html (다양한 그래프를 보여준다.)