bro's coding

s3=data.groupby(['노선명','wday'])['승차총승객수','하차총승객수'].sum() s3 s3=data.groupby(['노선명','wday'])['승차총승객수','하차총승객수'].sum().unstack() s3

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt iris=np.loadtxt('iris.csv',skiprows=1,delimiter=',',usecols=range(4)) iris=np.c_[iris,[0]*50+[1]*50+[2]*50] iris X=iris[:,:4] y=iris[:,4] 더보기 array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 0. ], [4.9, 3. , 1.4, 0.2, 0. ], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2, 0. ], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2, 0. ], [5. , 3.6, 1.4, 0.2, 0. ], [5.4, 3.9, 1.7, 0.4, 0. ], [4.6, 3.4, 1.4, 0.3, 0. ], [5. , 3.4..

#역별 승차총승객수의 평균 s=data.groupby('역ID')['승차총승객수'].mean() # s= data.groupby('역ID).승차총승객수.mean() # (**)별로 묶고, .**로 보고싶은 것을 선택한다. s s1=data.groupby('역명').mean() s1 s1=data.groupby('역명').승차총승객수.mean() s1 s1=data.groupby('역명').승차총승객수.mean().sort_values(ascending=False) s1

data10=data[['역ID','역명','노선명']].drop_duplicates() #drop_duplicates() : 위 세가지 모두 중복되는 것을 제거해준다 역ID역명노선명01234567891011121314151617181920212223242526272829...5675685695705715725735745755765775785795805815825835845855865875885895905915929249259266417 1955 마두 일산선 1954 백석 일산선 1953 대곡 일산선 1952 화정 일산선 1951 원당 일산선 1950 삼송 일산선 1948 원흥 일산선 4713 신설동 우이신설선 4712 보문 우이신설선 4711 성신여대입구(돈암) 우이신설선 4710 정릉 우이신설선 47..

data[['역ID','역명','노선명']].drop_duplicates() #drop_duplicates() : 위 세가지 모두 중복되는 것을 제거해준다

s=data[['노선명','역ID']].drop_duplicates().노선명.value_counts() line_code['역수']=line_code.노선명.map(s) line_code [[day, data[data.사용일자==day].shape[0]] for day in range(20190501,20190532)] 더보기 [[20190501, 593], [20190502, 593], [20190503, 593], [20190504, 591], [20190505, 591], [20190506, 592], [20190507, 590], [20190508, 592], [20190509, 591], [20190510, 591], [20190511, 592], [20190512, 590], [2019051..

# 노선명 코드화 line_name=np.sort(data.노선명.unique()) line_code=pd.DataFrame(list(enumerate(line_name)),columns=['노선코드','노선명']) line_code dict(enumerate(np.sort(data.노선명.unique()))) #뒤집기 c1=dict(enumerate(np.sort(data.노선명.unique()))) c2={v:k for k,v in c1.items()} c2

# 가볍게 복붙 from matplotlib import font_manager, rc font_name=font_manager.FontProperties(fname="C:/Windows/Fonts/HMFMPYUN.TTF").get_name() # fname="C:/Windows/Fonts/HMFMPYUN.TTF" 원하는 font 찾아서 바꿈 rc('font',family=font_name)

p=pd.pivot_table(data,values='승차총승객수',index='사용일자',columns='노선명', aggfunc= np.mean).reset_index() wday={0:'월',1:'화',2:'수',3:'목',4:'금',5:'토',6:'일'} p.insert(1,'요일',pd.to_datetime(p.사용일자,format='%Y%m%d').dt.dayofweek.map(wday)) p