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  • Project Jupyter(지역소득 공공데이터)_2024-06-17 요구사항1) 지역별 소득분포를 그래프로 도출하시오.2) CSV 파일에서 개인소득, 민간소비, 지역내총생산, 지역총소득 데이터를 읽어오세요.3) matplotlib을 사용하여 기준년도를 x축, 소득을 y축으로 하는 선 그래프를 그리세요.4) 그래프 제목, x축 라벨, y축 라벨을 적절히 설정하세요. 예외 처리1) 설명 : 파일 입출력 및 잘못된 입력에 대한 예외 처리2) 사례 : 파일이 없을 경우, 잘못된 수량 입력3) 핵심 : 안정적인 프로그램 동작 보장 import csvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltwhile True: print("============= 지역별 소득통계 =============") print("1. 지역별 1인당 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 26.
  • Project Jupyter(지하철 공공데이터)-2024-06-18 승차 인원이 가장 많은 지하철역import csvf = open('subwaytime.csv')data = csv.reader(f)next(data)next(data)mx = 0mx_station = ''time = int(input('몇 시의 승차 인원이 가장 많은 역이 궁금하세요? : '))for row in data : row[4:] = map(int, row[4:]) a = row[4+(time-4)*2] if a > mx: mx = a mx_station = row[3]+ '('+row[1]+')' print(mx_station, mx) 하차 인원이 가장 많은 지하철역import csvf = open('subwaytime.csv')data = .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 18.
  • Project Jupyter(지하철 공공데이터)-2024-06-17 요구사항1) 지하철의 인구 분포를 그래프로 도출하시오.2) CSV 파일에서 유임승차, 유임하차, 무임승차, 무임하차의 데이터를 읽어오시오.3) matplotlib을 사용하여 유임승차, 유임하차, 무임승차, 무임하차까지의 데이터를 파이차트 그래프로 그리세요.4) 그래프 제목, 유임승차, 유임하차, 무임승차, 무임하차를 적절히 설정하세요. 예외 처리1) 설명 : 파일 입출력 및 잘못된 입력에 대한 예외 처리2) 사례 : 파일이 없을 경우, 잘못된 수량 입력3) 핵심 : 안정적인 프로그램 동작 보장 import csvimport matplotlib.pyplot as pltf = open('subwayfee.csv')data = csv.reader(f)next(data)label = ['유임승차', '유임하자'.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 17.
  • Project Jupyter(인구 공공데이터)-2024-06-17 요구사항1) 남성과 여성의 성별 인구 분포를 그래프로 도출하시오.2) CSV 파일에서 인구와 성별 데이터를 읽어오세요. 3) matplotlib을 사용하여 인구수를 x축, 나이을 y축으로 하는 선 그래프를 그리세요. 4) 그래프 제목, x축 라벨, y축 라벨을 적절히 설정하세요.  예외 처리1) 설명 : 파일 입출력 및 잘못된 입력에 대한 예외 처리2) 사례 : 파일이 없을 경우, 잘못된 수량 입력3) 핵심 : 안정적인 프로그램 동작 보장import csvf = open('gender1.csv')data = csv.reader(f)m = []f = []name = input('찾고 싶은 지역의 이름을 입력해주세요(예)목포시 : ')administrative_uilding = input('찾고 싶은 지역의.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 17.
  • Project Jupyter(기온 공공데이터)-2024-06-14 1. 선 그래프 문제 요구사항1) 서울의 날짜별 최고기온 변화를 선 그래프로 표현하세요.2) CSV 파일에서 날짜와 최고기온 데이터를 읽어오세요.3) matplotlib을 사용하여 날짜를 x축, 최고기온을 y축으로 하는 선 그래프를 그리세요.4) 그래프 제목, x축 라벨, y축 라벨을 적절히 설정하세요. 예외 처리1) 설명 : 파일 입출력 및 잘못된 입력에 대한 예외 처리2) 사례 : 파일이 없을 경우, 잘못된 수량 입력3) 핵심 : 안정적인 프로그램 동작 보장 import csvimport matplotlib.pyplot as pltf = open('seoul1.csv')data = csv.reader(f)next(data)day = []max_temp = []for row in data: if .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 14.
  • Project Jupyter(기온 공공데이터)-2024-06-14 2023년 8월 1일 ~ 31일 (8월)최고기온 합계 및 평균구하기f = open('seoul1.csv')data = csv.reader(f)header = next(data)start_date = '2023-08-01'end_date = '2023-08-31'total_temp1 = 0count = 0for row in data: if row[0] >= start_date and row[0]  (1980년 12월 1일 ~ 1978년 12월 1일) 평균기온f = open('seoul1.csv')data = csv.reader(f)header = next(data)start_date = '1978-12-01'end_date = '1980-12-01'total_temp1 = 0total_temp2 = .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 14.
  • Project Jupyter(기온 공공데이터)-2024-06-14 2023년 8월 1일 ~ 31일 (8월)최고기온 합계 및 평균구하기f = open('seoul1.csv')data = csv.reader(f)header = next(data)start_date = '2023-08-01'end_date = '2023-08-31'total_temp1 = 0count = 0for row in data: if row[0] >= start_date and row[0]  (1980년 12월 1일 ~ 1978년 12월 1일) 평균기온f = open('seoul1.csv')data = csv.reader(f)header = next(data)start_date = '1978-12-01'end_date = '1980-12-01'total_temp1 = 0total_temp2 = .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 14.
  • Project Jupyter(기온 공공데이터)-2024-06-13 요구사항1) 사용자 인터페이스2) 설명 : 메뉴 기반의 텍스트 사용자 인터페이스 제공3) 사례 : 1.서울의 최고기온이 가장 높았던 날 2.서울의 최저기온이 가장 낮았던 날4) 핵심 : 사용자가 쉽게 각 기능을 선택 예외 처리1) 설명 : 파일 입출력 및 잘못된 입력에 대한 예외 처리2) 사례 : 파일이 없을 경우, 잘못된 수량 입력3) 핵심 : 안정적인 프로그램 동작 보장 import csvf = open('seoul1.csv')data = csv.reader(f)header = next(data)dates = input("날짜(YYYY-MM-DD)를 입력하세요 : ")day = Falsefor row in data : if row[0] == dates: print(f"최고기온 : {.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 6. 13.
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