공지 이번에 준비한 튜토리얼은 제 강의를 듣는 과거-현재-미래 수강생분들을 위해 준비한 자료이다. 많은 도움이 되기를 바란다
이번에 준비한 Tutorial 코로나 세계현황을 Shiny Dashboard로 만들어 가는 과정을 담았다.
I. 이전 글 소개 처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다.
shiny tutorial 01 - get started shiny tutorial 02 - Shiny Structure shiny tutorial 03 - HTML content shiny tutorial 04 - Shiny Layouts shiny tutorial 05 - Sharing Apps II.
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shiny tutorial 01 - get started shiny tutorial 02 - Shiny Structure shiny tutorial 03 - HTML content shiny tutorial 04 - Shiny Layouts II. Shiny Deployment의 개요 이 영역은 웹개발자에게는 매우 쉬운 영역일 수도 있다.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 I. Overview 이번 포스트는 기존의 엑셀 사용자를 위해 준비했다. 엑셀에 익숙한 사람들에게 파이썬을 분석 용도로 사용하고자 하는 분들에게는 작은 도움이 되기를 바란다.
II. 데이터 입출력 판다스는 다양한 형태의 외부 파일을 읽을 수 있다. CSV, MS Excel, SQL, HDF5 Format과 같은 파일 포맷을 읽을 수 있다.
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shiny tutorial 01 - get started shiny tutorial 02 - Shiny Structure shiny tutorial 03 - HTML content II. Layouts의 개요 이번 시간에는 Shiny Layouts 개요에 대한 간략적인 소개를 하려고 한다.
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I. 이전 글 소개 처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다.
shiny tutorial 01 - get started shiny tutorial 02 - Shiny Structure II. HTML Content 개요 이번 시간에는 HTML Content 개요에 대한 간략적인 소개를 하려고 한다. 영어가 편하거나 중고급 개발자 분들은 Customize your UI with HTML를 참고하기를 바란다.
강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 I. Iterrows, Itertuples 복습 이번 포스팅은 For-loop의 대안에 관한 함수 apply에 관한 내용이다. 본 포스트를 보고 학습하시기 전에 Pandas Iterrows 함수 활용과 Pandas Itertuples 함수 활용에서 학습 하기를 바란다.
지난시간과 마찬가지로 데이터는 동일한 것을 쓰도록 한다.
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II. Itertuples의 개념 itertuples()는 기본적으로 iterrows() 함수보다는 빠르다.
import pandas as pd import io import requests import pprint url = 'https://raw.
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I. Shiny 소개 지난시간에 Shiny에 관한 대략적인 소개를 했다. 처음 이 페이지를 방문한 사람들 위해 shiny tutorial 01 - get started 에서 짧게 확인하기를 바란다.
II. Shiny App Structure 아래 샘플 코드를 확인하자.
# load the shiny package library(shiny) # 화면 구성 (UI) - 프론트엔드 ui <- fluidPage( numericInput(inputId = "n", label = "Sample size", value = 25), plotOutput(outputId = "hist") ) # 서버 구성 - 벡엔드 server <- function(input, output) { output$hist <- renderPlot({ hist(rnorm(input$n)) # 결과물을 만들어내는 코드 작성 }) } # shiny app 호출 # 프로젝트 진행 시, 폴더 안에 # 파일명은 app.
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I. Shiny 소개 Shiny는 R에서 제공하는 일종의 Web Framework이다. 기존 웹사이트와 다르게, 주요 목적은 데이터를 활용해서 대시보드를 만드는 것에 초점이 맞춰져 있다.
가장 큰 장점은 무료로 빠른 프로토타입을 만들 수 있고, HTML, CSS, Javascript와 직접적으로 호환이 되기 때문에 무한한 확장성이 있다. 바로 중급 레벨에서 배우고 싶으시다면 Intermediate Level을 클릭한다.
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