회원가입 회원가입 : 회원가입 | 서울특별시청 (seoul.go.kr) 모두 동의합니다를 선택한다. 본인인증 절차를 거친다. 회원정보를 입력한다. 부가서비스 신청은 옵션이기 때문에 여기서 별도로 다루지는 않겠다. 회원가입이 완료가 되었다. 서울 열린데이터 광장 로그인 이제 데이터 수집을 위해, 해당 사이트에 로그인을 진행한다. 찾고 싶은 데이터를 입력해주세요 부동산을 입력하고 검색을 진행한다. 여기에서 서울시 부동산 실거래가 정보 탭을 클릭한다. 하단에 인증키 신청을 클릭한다. 작성이 끝나면 바로 API 발급이 부여가 된다.
개요 Windows에서 Opencv 개발환경을 구축한다. 아나콘다를 설치하지 않고 구축한다. 사전 준비 파이썬 설치는 이미 진행된 것으로 가정한다. 설치 웹사이트 : https://www.python.org/ 또한 가상환경을 이미 설치한 것으로 가정한다. 주요 설치 명령어 opencv-python은 OpenCV의 메인 모듈을 포함하고, opencv-contrib-python은 메인 모듈과 Extras 모듈을 포함한다. 설치 시, NumPy는 자동으로 설치 된다. matplotlib 라이브러리는 파이썬 기본 시각화 라이브러리이다. pafy 라이브러리는 Youtube의 메타 데이터를 수집/검색하거나 다운로드 할 수 있도록 도와줌 youtube_dl 라이브러리는 터미널에서 사용 가능한 라이브러리이다. pygame은 파이썬에서 제공하는 게임 라이브러리이다.
개요 Streamlit 라이브러리와 BigQuery를 사용하여 배포를 진행한다. GCP 클라우드 프로젝트 설정 과정은 생략한다. BigQuery API 사용설정 Project API에서 ENABLE APIS AND SERVICES 버튼을 클릭한다. 빅쿼리 API를 탐색한다. 키워드명 : BigQuery API manage 버튼을 클릭한다. 인증키를 다운로드 받도록 한다. (CREATE CREDENTIALS클릭) 아래와 같이 지정 후, 스크롤을 내려서 NEXT 버튼을 클릭한다. 임의의 Service account ID 작성 후, CREATE AND CONTINUE 버튼을 클릭한다. 프로젝트 권한을 부여 후, CONTINUE 버튼을 클릭한다. Done 버튼을 클릭한다. Service Accounts - [우측] Manage keys 버튼 클릭 Create new key 버튼 클릭 JSON 클릭 json 파일을 다운로드 받는다.
사전준비 배포를 하기 위해서는 필수로 진행해야 할 사전준비가 필요하다. Git & Github 설치 과정은 생략한다. Step 01 - Streamlit 회원가입 https://share.streamlit.io/signup 아래 이미지에서 Continue with Github 와 같이 회원가입을 진행한다. Set up your account를 작성한다. 작성이 끝나면 다음과 같은 화면이 나오면 정상적으로 등록이 된 것이다. Step 02 - Github 레포 설정 Gitub 레포를 설정한다. 이 때, 주의해야 할 것은 Public으로 설정을 해야한다. .gitignore 파일도 Setting 하는 것이 좋다. Step 03 - 주요 라이브러리 설치 다음 코드를 실행하여 배포를 위한 라이브러리를 설치한다.
읽기 전 공지 본 글은 2022년 11월 28일까지만 유효합니다. 무료 버전이 사라지기 때문에, 앞으로 어떻게 될지는 현재 글 쓰는 시점에서는 모릅니다. 이 부분에 주의해서 참고 하시기를 바랍니다. 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 [비전공자 대환영] 캐글 데이터를 활용한 Optuna with MLFlow - 캐글다지기 머신러닝 하이퍼파라미터 튜닝 등을 배우고 싶다면 다음 강의를 참고하세요.
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개요 특정 컬럼의 색상을 변경하는 코드를 작성한다. 기본 그래프 작성 우선 아래와 같은 기본 그래프를 작성한다. import plotly.express as px tips = px.data.tips() tips_mean_day = tips.groupby("day").mean().reset_index() tips_mean_day.head() fig = px.bar(tips_mean_day, x = 'day', y = 'tip') fig.show() Sun 색상 변경 Sun 값의 막대 그래프의 색상을 변경하도록 한다. 먼저 marker.color를 활용하여 색상을 먼저 지정한 뒤, X축 라벨의 순서를 후에 재정렬한 것이다. fig.data[0].marker.color = ['#ff0000', '#ff0000', 'black', '#ff0000'] fig.layout.xaxis.categoryarray = ["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"] fig.
개요 기존에 작성한 그래프를 목적에 맞게 수정 및 변경할 수 있다. Figure Object를 활용한다. 데이터 불러오기 및 가공 tips 데이터를 불러온 뒤, 데이터를 가공하여 평균 값을 구한다. import plotly.express as px tips = px.data.tips() tips_mean_day = tips.groupby("day").mean().reset_index() tips_mean_day.head() 막대 그래프 작성하기 기본 막대그래프를 작성한다. 그런데, X축의 값을 보면 요일별로 정리가 안된 것을 확인할 수 있다. 이 부분을 수정하도록 한다. fig = px.bar(tips_mean_day, x = 'day', y = 'tip') fig.show() 막대 그래프의 X 라벨 변경하기 우선 막대그래프의 순서를 변경하도록 한다.