[Python Data Analysis 기초 3] 데이터 분석 환경 설정(3/3) - Jupyter notebook & python 라이브러리 사용법

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[Python Data Analysis 기초 3] 데이터 분석 환경 설정(3/3) - Jupyter notebook & python 라이브러리 사용법

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

이번 글에서는 Jupyter notebook에서 python 코딩하는 법을 포스팅하겠습니다.

 

기본적인 기능을 확인해 봅시다.

 

먼저 3가지 명령어만 외우고 가겠습니다.

1. Ctrl+Enter : 코드 실행

2. Shift+Enter : 새로운 코드 작성칸 생성

3. Ctrl+'/' : 드래그한 영역 주석표시로 전환

먼저 밑 쪽 박스를 보시면 앞으로 모든 파이썬 코드는 여기에 입력을 합니다.

print("hello world") 를 입력하고 Ctrl+Enter를 쳐보면 아래와 같이 나옵니다.

 

 

새로운 입력칸에서 다른것을 시도해 봅시다.

Shift+Enter를 치고 print함수를 입력하면 다음과 같이 분리 된 입력창에서 결과가 출력이 됩니다.

칸은 나뉘어져 있지만, 위에서 선언한 변수는 아래 입력칸에서도 그대로 쓸 수 있습니다.

 

밑의 입력창을 클릭하고 위쪽 빨간 박스(가위표시)를 누르면 입력창이 삭제 됩니다.

가끔 함수를 테스트 할 때 메인 입력창 외에 다른 칸을 사용하는 목적으로 쓰면 될 것 같네요.

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첫 글에서 우리는 3가지의 라이브러리를 설치했었습니다.

 

Pandas : DataFrame 지원 함수 라이브러리

Numpy : 데이터 분석 전용 Array(배열) 사용을 위한 라이브러리

Matplotlib : 데이터를 그래프, 차트로 보여주는 시각화 라이브러리

 

 

Pandas

 

Numpy

 

Matplotlib

 

이제 위의 3가지를 예제를 통해 연습해봅시다. 앞으로 자주 쓰일 라이브러리이니, 어떤 역할을 하는지 익히는게 좋을 것 같습니다.

 

연습은 위에 명시한 한빛미디어에서 제공하는 파일로 하시면 됩니다.

1장에서 안내드렸던 Study용 폴더를 workspace에 다운받아 두셨을거에요.

위 빨간박스 chapter0을 클릭해 안의 예제 파일을 한 번씩 돌려봅시다.

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다음 시간에는 전처리 연습을 해보겠습니다.