[스파트타코딩클럽]💌 제 3회 스파르톤 생존일지

💌 스파르톤 시작 !

  제 3회 스파르톤이 시작되었다. (천하제일 밤샘대회...)

 

아래 게시물은 스파르톤에서의 기록을 담은... 생존일지이다.

 

다음 스파르톤 참여할 사람들은 참고하면 좋을 것 같다..!

 

(스파르톤에 대해서 잘 모르겠다면 링크 참고 !)

 

<스파르톤 행사 일정>

 

 

본격 생존 Start !

📌 23:00 ~ 24:00 ;  '살려조'의 탄생 ;  HP 🏃‍♂️(100%) 

 

밑에 노란 테이블과 의자는 진실의 방이다.

진실의 방으로

🚨 활동 내용  

• 간단하게 OT를 듣고 강의실로 향했다.
• 뭘 해야할지 몰라서 가만히 서있다가  "선미" 조교님의 부름에 C-4 조에 합류했다.
• 조교님은 우리들의 작고 소중한 집중력을 6시까지 유지시켜주실 분이다.
• 아주아주 어색한 자기소개 시간이 지나고 조이름을 "살려조"로 정했다.
• 이대로 우리 괜찮을 걸까?? ( 조이름은 생존일지에 적절해 보인다 ㅋㅋㅋ)

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📌 24:00 : 01:00 ; Pandas(정형 데이터 분석)  ;  HP 🏃‍♂️(100%) 

 

엑셀이 좋을까? Pandas가 좋을까?

 

 

🚨  공부 내용  

• 개발 환경 구축은 전에 만들어 둔 가상환경이 있어서 거기서 진행하였다.
• 엑셀을 써야할 지 ? 판다스를 써야할 지? 에 대해서 고민해보았다.
• 일반적으로 사용하는 Alias를 정리했다.

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• 엑셀 : 소규모 데이터 핸들링에 용이하다.
• python-pandas : 빅데이터(정형) 핸들링에 용이하다.
• 즉, 목적에 따라서 필요한 도구를 사용하면 된다.

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• import pandas as pd ;
• import matplotlib.pyplot as plt

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📌 01:00 ~ 02:00 ;  Matplotlib(시각화 도구) ;  HP 🚶‍♂️(85%) 

 

실제로 강의에서 나온대로 정렬을 적용해보니 (오름차순 = 우상향) 그래프가 출력되었다 !

 

 

🚨 공부 내용  

• Pandas에서 데이터 불러오기 정도 알려주셨다.
• matplotlib.pyplot의 기본적인 기능에 대해서 배웠다.
• matplotlib.pyplot의 Font가 깨질 때 적용할 수 있는 방법에 대해 배웠다. 
• matplotlib.pyplot을 사용해, Bar chart, sort, reindex하는 방법에 대해 배웠다.
• 2시가 가까워 지니 점점.. 졸려온다.. ( 카페인이 필요해..!)

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• DataFrame.groupby(A).B()  - A : Index(column name), B : aggregate function 

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• matplotlib을 사용할 때, Font가 깨질 경우

#차트에 적용된 폰트 변경
plt.rcParams['font.size'] # Font size 확인하는 코드
plt.rcParams['font.family'] # Font가 어떤 것인지 알 수 있는 코드
plt.rcParams['font.family'] = "Malgun Gothic" # "맑은 고딕"으로 설정해줌

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• matplotlib을 사용하여 bar chart  생성(기본)

# 크기 설정
plt.figure(figsize=(4,6))

#차트 종류(x,y축)
plt.bar(df_Sex_Avg.index, df_Sex_Avg)

#차트 이름 설정
plt.title("성별에 따른 나이 평균")

#차트 출력
plt.show()

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• 그래프 정렬(Data의 크기를 기준으로 정렬하기) - (sort_values 메서드)

# 차트 정렬
df_Sex_Avg_sorted = df_Sex_Avg.sort_values(ascending = True)

#차트 종류(x,y축)
plt.bar(df_Sex_Avg_sorted.index, df_Sex_Avg_sorted)

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• Index 원하는 순서로 정렬하기 - (reindex 메서드)

#Index를 다시 지정해주고 그 순서대로 정렬하기

#Index list 생성
man_or_woman1 = ["여자", "남자"]
man_or_woman2 = ["male", "female"]

# Series 데이터 생성
df_Sex_Avg = df.groupby('Sex')['Age'].mean()
print(df_Sex_Avg)


# reindex는 새로운 Index로 교체해주는 것이 아니라,
# 기존의 Index를 정렬해주는 개념이다.


# 기존 Index의 순서 정렬
df_Sex_Avg = df_Sex_Avg.reindex(man_or_woman2)
print(df_Sex_Avg)


#차트 종류(x,y축)
print(plt.bar(df_Sex_Avg.index, df_Sex_Avg))


# 새로운 Index
df_Sex_Avg = df_Sex_Avg.reindex(man_or_woman1)
print(df_Sex_Avg)

#차트 종류(x,y축)
print(plt.bar(df_Sex_Avg.index, df_Sex_Avg))

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• [Pandas 데이터 분석 무료 강의 1주차 ]  수강 완료 !  
  • 데이터 핸들링의 기초강좌로서 데이터 분석을 위해 간단한 핸들링부터 시각화까지 경험할 수 있다.
  • 분석에서 필요한 과정을 경험해볼 수 있게 잘 녹아낸 강좌라고 생각한다. ( 입문용으로 강추 )
  • 으아....슬슬 졸린다..( ㅠㅠ ) 미니 게임 시간 지나고는 2주차 수강할 계획 !

 

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📌 02:00 ~ 03:00 ;  게임(본인) = 패배 ;  HP 🧍‍♂️ (60%) 

 

2시부터 3시까지 쉬는 시간을 이용하여.. O / X 퀴즈를 진행했다. (결과? 1번문제 탈락)

광장 위에 우뚝 서보고.. !

남산 타워도 구경해보고...

모든 게임에서 패배한 이후, 강의실에 와봤더니 우리 조원들은 더 일찍 와서 앉아있었다.

🚨  활동  내용  

• 게임 참여 : O/X 퀴즈 : 광탈(1번문제에서요...)
• 게임 참여 : 똥피하기 : 좀 버텼으나... 똥이 총알같이 날라오는 바람에 전사.. 
• 게임 참여 : 달리기 ( 12등 나름 선방 ㅎ)
• 게임 참여 : 땅따먹기 (압도적으로 졌다.)
• 게임은 승리할 수도 있지만 패배할 수도 있는 법, 하지만 전부 패배할 수도 있을까요?
• 게임을 하고나서 갑자기 더 피로해지기 시작했다...이겼으면 덜 피곤 했을 지도..
• HP가 60으로 깎여버렸다..

 

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📌 03:00 ~ 04:00 ;  Data Processing ;  HP  🧎‍♂️ (35%) 

 

"살려조" 맴버들과 한컷.. ㅎ (다들 버텨봅시다 ~)

 

메디컬 체크를 해주시는 조교님

이것저것 하느라구.. 공부시간이 30분정도 밖에 없었는데 막간을 이용해서 또 한 강의 Clear ~ 😁

 

🚨  활동 및 교육 내용  

• 갑자기 "선미" 조교님께서 진실의 방으로 오라고 하셨다.
• 살아남은 "살려조" 조원끼리 사진을 한방 남겼다.. 폐막식에 몇명이나 살아계실까..?

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• DataFrame → List, Dict 변환하면 취하는 값은?

# DataFrame → List  = 키(컬럼명)
list(df)

# DataFrame → Dict  = 키(Index(axis=1) = 실제 데이터프레임 컬럼명) : 값(Data =컬럼데이터)
dict(df)

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•  Series → List, Dict 변환하면 취하는 값은? ( 번외로 해봤음 ㅎㅎ)

# Series → List  = 값(컬럼명)
list(df['Survived'])

# Series → Dict  = 키(Index(axis=1) = 정수형 인덱스) : 값(시리즈= 컬럼데이터)
dict(df['Survived'])

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• 데이터 중복 확인(+ unique_values랑 유사한 개념)

# 중복을 확인하고 싶은 열을 행 인덱스로 설정하고,
# 해당 행 인덱스를 기준으로 중복되는 데이터가 담긴 열(컬럼)을 시리즈로 뽑고,
# groupby()[].count().sort_values(ascending=False) 해서 개수를 확인한다.

print(df.groupby('Survived')['Name'].count().sort_values(ascending=False))
print(df.groupby('Name')['Survived'].count().sort_values(ascending=False))

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• 현재 상태... 살려조...( HP : 35%...)

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📌 04:00 ~ 05:00 ;  새벽감성 달리기 + Visualization ;  HP 👨‍🦯(20%)  

 

달리기가 시작되고 정신없는 틈을 타 코끼리 코를 돌아야한다고 했다.

이런 노력 끝에 10등 ㅎㅎ ( 결국...)

실제 Map 시각화의 예시 (대박..ㄷㄷ)

🚨 활동 및 교육 내용

• 아까 게임 진행 시에 렉이 심해서 이번에는 A, B, C 각각의 Section 별로 달리기 시합이 열였다. 
• 승리를 위해 기꺼이 출발선에 서있는 사람들에게 코끼리 코 돌고 달려야한다고 출발선에서 이야기했는데...
• 그런 노력 에도 불구하고 10등밖에 못했다. ( 물론 우리조에선 내가 1등 ㅎ)

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•  앞 전 시간에 전처리한 데이터를 다시 활용하여 시각화 해볼 것이다. 

# Group의 원소에 따른 집계 데이터를 준비한다.
만든 데이터 프레임의 이름은 = sorted_chicken_count_gu # Bar Chart 용
만든 데이터 프레임의 이름은 = chicken_count_gu # Map Chart 용

• 첫번째는 Bar Chart 시각화 !

# 시각화를 할건데 먼저 Bar Chart에 표현할 것이다.
import matplotlib.pyplot as plt

# 일단 차트 제목의 글꼴이 깨지면 바꿔준다.
# Apple은 'AppleGothic', Windows는 'Malgun Gothic'
plt.rcParams['font.family'] = "Malgun Gothic"

# 만들 차트의 그래프 사이즈를 정해준다.
plt.figure(figsize= (10,5)) 

# 차트의 x,y 축에 넣을 데이터 할당해주고 차트 생성
plt.bar(sorted_chicken_count_gu.index, sorted_chicken_count_gu)

# 차트 제목 정해주기
plt.title('구에 따른 치킨가게 수의 합계') 

# 가로축 눈금 레이블 90도 회전시키기
# (x축에 이산변수가 많고 각각의 변수가 길면 가시성이 떨어져서 세워서 표기해줄 목적! )
plt.xticks(rotation=90)

# 차트 그리기
plt.show()

•  생소한 라이브러리 소개 !

# 먼저 생소한 라이브러리 소개
import folium # map을 보여주는 라이브러리 같다.
import json # json file을 load할 때 사용할 용도인 것 같다.

•  두번째는 Map 시각화 !

# Json으로 이뤄진 파일을 utf-8로 encoding해서 folium에서 사용가능한 데이터로 불러온다.
seoul_state_geo = '파일명.json'
geo_data = json.load(open(seoul_state_geo, encoding='utf-8'))

#집계한 데이터를 표시할 지도의 위치와 축척을 정해준다
map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=10)


# Json으로 얻은 각 구의 위치 데이터와, 집계한 데이터, 축값, 색조합 등의 데이터를 map에 표기해준다.
folium.Choropleth(geo_data=geo_data,
              data=chicken_count_gu,
              columns=[chicken_count_gu.index, chicken_count_gu],
              fill_color='PuRd',
              key_on='feature.properties.name').add_to(map)

# 마지막을 map 실행
map

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• 이것을 끝으로 Data Processing & Visualization Part 까지 완강했다.
• [Pandas 데이터 분석 무료 강의 2주차 ]  수강 완료 !  
  • 무료 인강으로도 어느정도 핸들링 역량만 가지고 있다면 충분히 도움이 될만한 내용이었다.
  • 데이터 시각화에 대한 구체적인 예를 따라하면서 실제 프로젝트에 사용해도 좋을 교육 내용이다.
  • 짧은 시간 내 듣기 위해 초반에 내가 가지고 있는 데이터를 이용했다.
  • 때문에 몇가지 기능은 코드를 해석하는 수준으로 그쳤지만 수강가능한 강의시간이 연장되었고,
  • 한숨 자고나서.. 맑은 정신으로 한번 더 따라하면 좋을 것 같다 ㅎㅎ (저 곧 방전됩니다 😣)

 

사실 머리에 더 들어가지지가 않네??

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📌 05:00 ~ 06:00 ;  No pain, No gain..  ;  HP 😵(10%) 

🚨  1주차  데이터 분석 이해하기 (학습 정리)  

• 이번 수업을 통해서 Pandas에서 내가 놓치고 있던 포인트에 대해서 학습할 수 있었다.
• 대표적으로 list(DataFrame)의 결과가 컬럼명이 나온다는 점
• Set()자료형변환을 활용하여 중복된 데이터 값을 없애버리는 방법
• Dict(DataFrame)을 하면 키= 컬럼명, 값= data로 나뉜다는 점
• 여러가지 실제 데이터 핸들링에서 사용해볼 법한 수준의 내용들이 나왔고
• 무료이상의 값어치를 하는 강의들로 구성되었다. ( 정말 입문수준 경험해보고 싶은 분들 추천~)

1차 코딩 버닝 타임에 공부한 내용

 

🚨  2주차  데이터  전처리 및 시각화  (학습 정리)  

• matplotlib.pyplot 라이브러리를 입문수준으로 접할 수 있는 기회였다.
• 기본적인 Graph 생성 코드가 어떤 식으로 짜여지는 지 학습할 수 있었다.
• figsize, xticks(rotation=각도) 등
• folium, json을 활용한 Map visualization을 표기하는 방법 
• Bar Chart를 표현하는 방법에 대해서 학습했다.

2차 코딩 버닝 타임에 공부한 내용

 

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📢 스파르톤  참가 후기  

• 사실 생각했던 것보다 훨씬 잘 관리되고 운영되어지는 행사였다고 생각된다.
• 매니저 님들도 참가자들이 중간에 낙오하지 않도록 상태를 계속 체크해주셨고..(메디컬 체크)
• 모두가 힘든 상황에서 끝까지 우리 옆을 지켜주셨다. 
• 이런 연대감 속에서 오늘 하루 열심히 공부한 나 스스로에게도 칭찬과 박수를 보내고 싶다. 
• 함께 공부한 "살려조" 팀원들에게 박수를 보내고 싶다. 다들 성실하게 너무 열심히 공부하였다.
• 다음으로 스파르톤에서 제공해준 강의에 대해서 이야기해보고자 한다. 
• 처음에는 무료인강이라 금방 끝날 줄 알았고 퀄리티에 대해서도 큰 기대를 하지 않았다.
• 하지만 마침 관심분야의 강의를 제공해주셨고 Pandas와 matplotlib 입문 과정에 대해서 학습해보았다.
• 원래 해당 강의가 1주, 2주 과정이기에 관련 Library를 처음 접한 학습자 기준으로
• 단 하룻밤 만에 듣기는 불가능 하다고 생각한다. (물론 넓으신 아량으로 18일 자정까지로 연장해주심 ㅎ)
• 하지만 어느정도 익숙한 Library 들이라면 위 강의를 통해  간단한 데이터 분석정도는 충분히 수행할 수 있는
• 정도의 강의를 제공해주셨다. 아주 만족스러운 시간이었고 고생을 한 보람이 있던 시간들이었다.
• 다음에도 스파르톤이 열린다면 참가를 깊게 고민해볼 것이다. ( 스파르톤 끝 !!!)

 

 

• 아래 사진은 오늘의 노력이 묻은 나의 값진 메달이다 (Get 🥇)

 

 

 

 

 

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