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* .progress_map() # 진행상황을 알려줌
* .tolist() # 리스트 형태로 변경
* join=‘inner’ # 없는값은 null값으로 전체 인덱스, 칼럼 생성
* reindex() # 인덱스 값을 재설정
* ignore_index # 인덱스를 무시할 것인지0301
Jupyter 실습
Shift + tab + tab-> 도움말
* %pwd
# 파일 경로 보기
* A.merge(B, how='left') # A가 왼쪽 B가 오른쪽
# how -> 테이블 2개를 연결해서 쓸 때, 왼쪽에 있는 값들을 다 가져온다.
# 기본값 : inner
* import koreanize_matplotlib # 시각화를 위한 폰트 설정 라이브러리
* plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1))
# 박스 그래프 밖으로 빼기(양수->오른쪽, 음수->왼쪽)
* .plot(secondary_y=‘A’) # A를 오른쪽 축으로 2축 그래프 사용
* plt.axhline(0) # 0 에 선긋기
* matplotlib은 자유도가 높지만, 사용이 어려움.
* 히스토그램은 절대평가의 개념
* 아무 변수에 할당을 하면 로그가 보이지 않아서 더 보기 좋음.
_ = A.hist()
=> A.hist());
=> A.hist()
plt.show()
* .skew()
# 왜도 구하기
* .kurt()
# 척도 구하기
* .resample()
# Index를 원하는 주기로 나누어주는 메서드0302
Plotly——————————
: 동적 데이터 시각화 도구 라이브러리
[05파이썬 데이터 시각화 자료][https://plotly.com/python/time-series/]
* cufflinks # plotly를 쉽게 사용하게 만들어줌
* px.data.stocks()
# px에 내장된 stocks 데이터 불러오기
* plotly는 따로 한글폰트 설치가 따로 필요없음.
* px.line(AIS, x=‘____’, y=‘A’)
# 특정 종목 A에 대한 선그래프(x, y축 선언해야함)
* 1) px.bar(AIS, x=AIS.index, y=‘A’)
# 막대그래프
* 2) px.bar(AIS, y=‘A’)
# 기본적으로 인덱스 값을 x축에 지정
* 3) px.bar(AIS[‘A’])
# plotly express API
* px.area(AIS, facet_col=‘____’)
# AIS의 분포표
#facet_col 을 통해 서브플롯을 그림
* hover_data={"date": "|%Y-%m-%d"}
# 시간을 표현
* .update_xaxes()
# x축 범위 설정
* .update_xaxes(rangeslider_visible=True)
# 시계열 그래프 여부 결정
* go.Candlestick()
# 캔들스틱 차트
* go.Ohlc()
# OHLC 차트 (캔들스틱보다 좀더 자세함)
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