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개발자식

[Python] 클래스 (Class)

클래스 (Class) - 객체를 표현하기 위한 문법, 자료형을 위한 일종의 템플릿 - 객체 지향 언어 : 객체를 사용한 프로그래밍 언어 클래스 정의 class TestClass: pass - 클래스 이름 TestClass는 대문자로 작성한다. (PEP 8 Style Guide for Python Code 권고 방식) + 함수를 정의할 땐 대문자를 안 쓴다. 인스턴스(객체) 생성 - 어떤 템플릿(클래스)을 불러와서 그걸 다른 이름의 객체로 저장한다. - 여러 개 인스턴스를 호출하는 것도 가능 test_instance1 = TestClass() test_instance2 = TestClass() test_instance3 = TestClass() type()을 사용하여 어떤 클래스의 인스턴스인지 확인 pri..
Data/Python 2022. 3. 27. 04:16
[크롤링] 웹 크롤링 BeautifulSoup (2)

1. 영화 정보 출력하기 url : https://movie.naver.com/movie/bi/mi/detail.naver?code=208077 스파이더맨: 노 웨이 홈 ‘미스테리오’의 계략으로 세상에 정체가 탄로난 스파이더맨 ‘피터 파커’는 하루 아침에 평범한 일상... movie.naver.com -> url 에서 code=208077이 영화에 대한 코드이다. 코드 번호를 모르는데 어떻게 접근할까? (아이디어) 현재 상영영화 목록 먼저 스크래이핑 해보면서 시도한다. 네이버에 영화를 검색, 포스터에 존재하는 태그 접근을 반복한다. - 클래스 태그에 원하는 값이 없다면 부모 태그를 확인한다. - find로 태그 찾은 후 find로 태그 하나 더 찾을 수 있다. (아래 예시) 2. 웹 스크래핑 결과 파일(..
Data/Python 2022. 3. 25. 02:03
[크롤링] 웹 크롤링 BeautifulSoup (1)

1. 웹 크롤링 Web crawler : 웹 페이지의 데이터를 모아주는 소프트웨어 Web crawling : 크롤러를 사용하여 웹 페이지의 데이터를 추출해내는 행위 2. BeautifulSoup4 - HTML 정보로부터 원하는 데이터를 가져오기 쉽게 비슷한 분류의 데이터별로 나누어주는(parsing) 파이썬 라이브러리 웹 페이지의 전체 HTML 코드를 가져온다. 크롤링을 원하는 부분의 HTML 태그를 찾는다. 해당 태그를 꺼낸 다음 태그를 제거하고 내부의 데이터만 뽑아낸다. - 설치 : beautifulsoup4 - 라이브러리 불러오기 : from bs4 import BeautifulSoup + html 정보 가져오는 모듈 : from urlib.request import urlopen 아래 진행하기 위..
Data/Python 2022. 3. 25. 01:16
[데이터 분석] Seaborn, 통계 자료 분석 (4)

12. 데이터 살펴보기 gu_df.head(3) 검거율 기준으로 오름차순 정렬하기 sort_values 활용 gu_df.sort_values(by='검거율', ascending=False, inplace=True) # ascending=False : 내림차순, inplace=True : 덮어쓰기 - ascending= False : 내림차순 정렬 - inplace=True : 덮어쓰기 13. 데이터 시각화 13-0. 라이브러리 불러오기 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc # rc == run configure(configuration file) 13-1. 히트맵(Heatma..
Data/Python 2022. 3. 24. 01:33
[데이터 분석] Pandas, 통계 자료 분석 (3)

10. 열 이름 변경 gu_df.rename(columns = {'강간(발생)':'강간', '강도(발생)':'강도', '살인(발생)':'살인', '절도(발생)':'절도', '폭력(발생)':'폭력'}, inplace=True) # inplace 옵션 == 덮어쓰기 여부 - 5대 범죄명 뒤에 "(발생)"은 의미가 없으므로 범죄명으로 변경해준다. 11. 인구 데이터 활용 11-1. 인구 데이터 불러오기 popul_df = pd.read_csv('pop_kor.csv', encoding='utf-8') # read_csv 는 encoding 옵션을 직접 지정해줄 수 있습니다. (utf-8, euc-kr, cp949) popul_df.head() 11-2. 인구 데이터 합치기 (merge) df : A, B라고 ..
Data/Python 2022. 3. 24. 01:03
[데이터 분석] Pandas, 통계 자료 분석 (2)

6. 범죄별로 검거율 계산하기 gu_df['강간검거율'] = gu_df['강간(검거)']/gu_df['강간(발생)']*100 gu_df['강도검거율'] = gu_df['강도(검거)']/gu_df['강도(발생)']*100 gu_df['살인검거율'] = gu_df['살인(검거)']/gu_df['살인(발생)']*100 gu_df['절도검거율'] = gu_df['절도(검거)']/gu_df['절도(발생)']*100 gu_df['폭력검거율'] = gu_df['폭력(검거)']/gu_df['폭력(발생)']*100 gu_df['검거율'] = gu_df['소계(검거)']/gu_df['소계(발생)']*100 발생건수 대비 검거건수를 계산한다. 검거율 데이터 열을 범죄별로 생성한다. 7. 필요없는 column 지우기 del ..
Data/Python 2022. 3. 24. 00:42
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