1. 패키지 설치

pip install folium

단계 구분도를 만들기 위한 패키지 설치

2. 시군구 경계 지도 데이터 준비하기

import json
geo = json.load(open("SIG.geojson", encoding= 'UTF-8'))

지역별 위도,경도 좌표가 있는 지도데이터 불러오기

print(geo['features'][124]['properties'])
print(geo['features'][125]['properties'])
print(geo['features'][126]['properties'])
print(geo['features'][127]['properties'])
print(geo['features'][128]['properties'])
print(geo['features'][129]['properties'])

위의 코드를 사용해서 잘 불러와지는지 확인

3. 근로소득 연말정산 csv파일 사용

import pandas as pd
salary = pd.read_csv('Salary_SIG.csv')
salary

을 사용해서 데이터 가져옴

import pandas as pd
salary = pd.read_csv('./Busan_Salary_SIG.csv', encoding='euc-kr')
salary

만약 Busan다운받으면 이렇게 하세요^.^

4. 급여단계 구분도 만들기

import folium
map_sig = folium.Map(location = [35.1379, 129.0556],
                     zoom_start = 12,
                     tiles = 'cartodbpositron')
folium.Choropleth(
    geo_data = geo,
    data = salary,
    columns =('code', 'salary'),
    key_on = 'feature.properties.SIG_CD').add_to(map_sig)
map_sig

이렇게 하면 부산급여구분도가 나온다 이때 zoom_start= 12는 지도의 크기이며 12 or 11로 한다.

5. 사진

import pandas as pd
import seaborn as sns
mpg_row = pd.read_csv('mpg.csv')
mpg = mpg_row.copy()
mpg

위의 코드로 mpg데이터 수집

2. 산점도 출력

manufacturer = 제조회사 model = 자동차 모델명 displ = 배기량 year = 생산연도 cyl = 실린더 개수 trans = 변속기 종류 drv = 구동 방식 cty = 도시연비 hwy = 고속도로 연비 fl = 연료 종류 category = 자동차 종류

sns.scatterplot(data= mpg, x='cyl', y= 'hwy', hue='drv')

hue 구동방식별 색깔 다르게 표현

#mpg.csv 파일의 데이터에서 자동차의 카테고리가 'compact' 'subcompact', 'suv'인 자동차의 도시 연빌르 나타낸 상자를 출력하라
import pandas as pd
import seaborn as sns
mpg = pd.read_csv("./mpg.csv")
df = mpg.query('category in ["compact", "subcompact", "suv"]')
sns.boxplot(data = df, x = 'category', y= 'cty')

간단하다

1. 데이터 준비

https://bit.ly/Koweps_hpwc14_2019_beta2 해당 사이트에 접속하여 파일 다운로드

pip install pyreadstat

위의 패캐지를 아나콘다에 설치

2. 데이터 불러오기

raw_welfare = pd.read_spss('Koweps_hpwc14_2019_beta2.sav')
welfare = raw_welfare.copy()

위의 코드를 사용하여 데이터불러오기

welfare.info()
welfare.describe()

위의 코드를 사용해서 데이터가 잘 가져와졌는지 확인하기

3. 변수명 변경하기

welfare = welfare.rename(columns = {'h14_g3' : 'sex', #성별
                                    'h14_g4' : 'birth', #태어난 연도
                                    'h14_g10' : 'marriage_type', # 혼인 상태
                                    'h14_g11' : 'religion', # 종교
                                    'p1402_8aq1' : 'income', # 월급
                                    'h14_eco9' : 'code_job', # 직업 코드
                                    'h14_reg7' : 'code_region'}) # 지역 코드

위의 코드로 변수명을 변경 후

income_column = welfare[['income']]
region_column = welfare[['code_region']]
print(income_column)
print(region_column)

위의 코드로 잘 변경됬는지 확인(시험마다 다를 수 있으니 바뀌면 변수명을 바꾸자)

4. 지역(code_region) 전처리

<데이터병합 과정>

list_region = pd.DataFrame({'code_region' : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
                            'region' : ['서울', 
                                        '수도권(인천/경기)',
                                        '부산/경남/울산',
                                        '대구/경북',
                                        '대전/충남',
                                        '강원/충북',
                                        '광주/전남/전북/제주도']})
list_region

위의 코드를 활용해서 list_region을 제작

welfare = welfare.merge(list_region, how = 'left', on = 'code_region')
welfare[['code_region', 'region']].head()

위의 코드를 사용해서 welfare에 list_region을 합친다

<지역별 월급평균구하기>

region_income = welfare.dropna(subset = ['income'])\
                        .groupby('region', as_index = False)\
                        .agg(mean_income = ('income', 'mean'))
region_income

위의 코드를 사용해 월급의 평균을 구한다

<높은 지역 먼처 출력>

top_region_income = region_income.sort_values('mean_income', ascending = False).head(10)
top_region_income

위의 코드를 사용해 월급 평균이 높은 순부터 정렬되고 잘 정렬되는지 확인한다

5. 그래프 출력

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.family' : 'Malgun Gothic'})
sns.barplot(data = top_region_income, y = 'region', x = 'mean_income').set(xlim = (0,300))

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.family' : 'Malgun Gothic'})
sns.barplot(data = top_region_income, x = 'region', y = 'mean_income')

위의 두 코드중 하나를 사용해 월급이 높은순으로 그래프를 만든다

####6. 사진

function add(a,b){
    return a+b;
}

익명 함수

const add1 = function(a,b){
    return a+b;
}

화살표 함수

결과코드가 한줄이면 중괄호와 return을 생략할 수 있다.

const add2 = (a,b) =>{
    return a+b;
}

• js는 타입을 명시하지 않아도 된다

String str = "a"; //Java

//js
var  str = "a"; // var 함수단위 스코프
let str1 = "a"; // let은 블록단위 스코프
const str2 = "a"; // const는 블록단위 스코프 + final

• java는 모든 코드가 class 안에 작성된다. 하지만 js는 class가 없어도 코드를 작성할 수 있다.

  function add(a,b){
   return a + b;
  }
  

- js에서 or조건을 사용하면 마지막 값이나 false가 아닌 값이 출력된다.

console.log(false ||false || true );
console.log(false ||false || "g2" );

> true
g2

- js or조건에서 0이나 null등도 false조건으로 판단한다.

- if나 while 등의 조건 안에 boolean이 아닌 값이 들어가면 true를 대신할 수 있다.

const data = "aaa";

if(data){
    console.log("널이 아닙니다");
}

> 널이 아닙니다

- typeof을 사용해서 타입을 판단할 수 있다.

const str3 = "12";
console.log(typeof str3);

>string

- js에서 ==은 값만 비교한다. 또한 ===은 값과 타입을 모두 비교한다.

console.log("12" == 12); console.log(true == 1); console.log(true == 2); console.log(undefined == null);

console.log("12" === 12);

기준 열을 지정하여 그룹화하는 명령어

그룹화

같은 데이터 값을 갖는 행끼리 묶는 과정

sql문

select 기준 열, 그룹 함수(열 이름)
from 테이블 이름
...

group by 열 이름
...

그룹함수 사용 시 sum / avg / max / min 등 함수가 null 값을 카운팅 하지 않을 경우 강제로 카운트 하도록 if등을 이용해서 값을 변환한 뒤에 사용한다.

having 절

그룹화된 값에 조건식을 적용할 때 사용한다.

where 절에서는 그룹 함수를 사용할 수 없으므로 having 절을 사용해 그룹 함수의 결괏값에 대해 조건식을 적용한다.

sql문

select 열 이름, 그룹함수(열이름)
from 테이블 이름
where 조건식
group by 열 이름
having 조건식
order by 열 이름;

sql문 작동 순서

from -> where -> group by -> having -> select -> order by

• 관계형데이터베이스 시스템
• RDBMS

디비버

• vscode로 자바하듯이 데이터베이스 IDE

데이터베이스

• 스키마
• 실제 개별 서비스에서 사용하는 모든 데이터를 담고 있다.
• 엑셀을 예로들염 엑셀파일 하나 / 여러개의 시트를 들고 있다.

테이블

• 엔티티
• 데이터들의 형식을 정한다.
• 같은 종류의 데이터 묶음을 저장한다.
• 엑셀파일 내부의 시트 하나/ 여러줄의 데이터 묶음을 들고 있다

컬럼

• 테이블 내의 같은 형식의 데이터

로우

• 튜플 레코드
• 테이블 내의 데이터 묶음 하나

• 최초의 상용 RDBMS로써 축적된 다양한 기술을 가지고 있음
• 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 뛰어난 성능
• 클러스터링, 리플리케이션, 파티셔닝 등 다양한 기능

오픈소스 DB

• MySQL 구버전/MariaDB/PostgreSQL

• 신뢰성과 안정성 인정 받음

• 상업용으로도 무료 사용

• 카카오뱅크, 인스타그램, 스카이프 등

NOSQL

• 서버를 숨긴다.
• 대량의 데이터,실시간 데이터 처리, 높은 확장성이 필요한 경우
• 웹 및 모바일 애플리케이션, 소셜미디어 등 등..

https://mariadb.org/

아래처럼 알파버전 없는 최신 버전 다운로드

비밀번호는 맞게 설정하기

Finish 후 Dwonload하면 완료

디비버 설치

https://dbeaver.io/download/ 위의 사이트에 접속해 자신의 운영체제에 맞는 버전을 다운로드

포트번호

vscode 라이브러리 서버 : 5500 mysql : 3306 mariadb : 3307

DB

데이터를 정리하는 시스템

객체 equal

객체끼리 ==을 사용하면 주소를 비교한다. 그러나 객체끼리 equals를 사용하면 주소를 비교해보고 false면 값을 한번 더 확인해서 비교한 뒤에 true나 false를 리턴한다.

문자배열

try는 예외가 일어날 것 같은 코드를 담는 공간

catch는 특정 예외가 발생했을 때 프로그램을 멈추지 않고 처리한 뒤 다음으로 넘긴다

일반적으로 예외가 발생하면 프로그램이 멈추지만 try catch문을 사용하면 멈추지 않고 계속 일을 진행한다.

사용법

배열오류

• 예1)
• 실행결과

위에처럼 문제 발생시 프로그램은 멈춘다.

• try catch문 적용 catch문 뒤에 소괄호 에는 오류와 맞는 코드를 적어놓아야한다.
• 실행결과

try catch문을 사용하면 예외처리를 하고 프로그램을 멈추지 않고 계속 작동한다.

계산 오류

• 예2)
• 실행결과

catch의 순서

만약 위의 두개의 코드를 합쳤을때 예외 처리는 어떻게 해야할까

• 실행결과

배열 예외처리를 하지 전에 이미 10/0이 예외를 처리해 catch문이 작동하지 않고 프로그램이 멈춘다.

• 실행결과

catch문을 두 번 작성해 예외처리를 해주었다. 따라서 발생할 수 있는 모든 에러에 대한 처리를 각각 해주는 것이 좋다.

catch(Exception e)

하지만 위의 방법보다 간단한 방법이 있다.

• 실행결과

Exception은 최상위 예외 클래스 이므로 해결하기 쉽다.

Exception은 중요한 코드가 아닐 경우에 한꺼번에 처리하고 싶을 때 사용한다.

finally

finally는 try안의 변수와 관련된 객체가 무조건 처리되어야 할 경우에 사용한다.

try 안의 코드가 예외가 발생하든 안하든 무조건 실행한다.

scanner에는 꼭 마지막에 scanner.close();가 실행되어야하기때문에 finally문 안에 넣어줘 무조건 처리되게 한다.

static이 없는 인스턴스 클래스

삼성공장 설계도와 스마트폰 설계도를 만든다.

인터페이스는 '기능'을 의미한다.

인터페이스는 기능을 의미해 위처럼 입의 기능을 void를 통해 추가하였다.

인터페이스에 들어가는 것은 고정적으로 사용

입에는 고정적으로 치아개수가 20개 있다.

인터페이스는 클래스를 여러개 구현할 수 있다.

하나의 클래스의 여러 인터페이스들이 들어간 코드이다.

인터페이스들이 모이면 종족의 특성이 될 수 있다.

사람이라는 종족의 특징으로 입과 눈 이 있기 때문에 implements로 입,눈 인퍼페이스를 가져왔다.

추상적 클래스에 인터페이스를 만들어서 사용할 수 있다.

추상클래스에서 만든 사람 추상 클래스를 통해 입과 눈의 기능이 있어 천사라는 클래스에 날개 인터페이스만 implements해서 가져왔다.

새라는 추상클래스 안에 cry, see, fly라는 기능이 전부 있어 extends로 '새' 추상클래스를 가져오고 Override를 통해서 안에 기능들을 덮어쓴다.

추상 클래스는 미완성된 설계도다.

또한 추상 클래스는 '종족'을 의미한다. ex) 'abstract class 자동차'를 하면 자동차 종류을 의미한다

다른 클래스를 작성하는데 도움을 줄 목적으로 작성된다.

특징

추상 클래스는 미완성이므로 인스턴스화 할 수 없다.

Class로 만든 인스턴스는 heap 메모리에 저장됨

실행중인 함수 / method는 stack 메모리에 저장됨

클래스, 변수, 메서드의 선언부에 사용되어 부가적인 의미를 부여한다.

접근 제어자

단 하나만 사용 가능 멤버 또는 클래스에 사용되어, 외부로부터의 접근을 제한한다.

public, protected, default, private

public : 접근 제한이 없다. private : 같은 클래스 내에서만 접근이 가능하다. default : 같은 패키지 내에서만 접근이 가능하다 protected : 같은 패키지 내에서 다른 패키지의 자손 클래스에서 접근이 가능하다.

접근 제어자를 사용하는 이유

외부로부터 데이터를 보호하며 외부에 불필요한 부분을 감추기 위해

생성자의 접근 제어자

생성자의 접근 제어자는 클래스의 접근 제어자와 일치하며 생성자에 접근 제어자를 사용해 인스턴스의 생성을 제한할 수 있다.

제어자 static

클래스의 공통적으로 사용되는 변수.

제어자 final

변경될 수 없는 클래스

제어자 abstract

클래스 내에 추상메서드가 선언되었음을 의미

패키지

서로 관련된 클래스와 인터페이스의 묶음

패키지는 소스파일에 첫번째 문장으로 단 한번 선언한다.

임포트

사용할 클래스가 속한 패키지를 지정하는데 사용.

import문을 사용하면 클래스를 사용할 때 패키지명을 생략할 수 있다.

조상클래스로부터 상속받은 메서드의 내용을 상속받는 클래스에 맞게 변경하는 것

Skill클래스에 getDamage()라는 메서드를 Volly라는 클래스가 상속받아 이름 매개변수 리턴타입을 똑같이 하고 내용을 변경했다.

오버라이딩의 조건

1. 선언부가 같아야 한다.(이름, 매개변수, 리턴타입)

2. 접근제어자를 좁은 범위로 변경할 수 없다.

3. 조상클래스의 메서드보다 많은 수의 예외를 선언 할 수 없다.

super

this와 같은데 조상의 멤버와 자신의 멤버를 구별하는데 사용한다.