반응형 numpy1 [Python 데이터분석] 파이썬 데이터 분석 프로젝트 정리 (지하철·상권·인구·Numpy) Python을 활용하여 서울 지하철 승하차 분석, 광주 상권 분석, 인구통계 분석 등을 진행한 과정을 정리하였습니다. Pandas, Matplotlib, Numpy 등을 활용한 실습 예제와 그래프 출력 결과를 통해 데이터 분석의 흐름을 체계적으로 기록하였습니다. 1. 서울 지하철 데이터 분석1) 출근시간대 최다 승하차 역 찾기subwaytime.csv 파일을 분석하여 출근 시간대(오전 7시~9시) 승하차 인원이 가장 많은 지하철역을 찾았습니다.리스트로 결과를 정렬하고 막대 그래프로 시각화하였습니다.최다 승하차 역, 최소 승하차 역, 특정 시간대 하차량이 많은 역 등 다양한 조건을 설정하여 결과를 출력하였습니다.row[10:15:2] # 07~09시 승차 인원 2) 시간대별 승하차 분석24시간 승하차 데.. 2024. 6. 18. 이전 1 다음 반응형
