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  • 紹睿: 자유롭고 더불어 사는 가치있는 삶

Project/데이터 가지고 놀기11

[League of Legends] 2018 Spring 경기 (3) - 밴픽된 챔프들 큰일이다 큰일 심심해서 하는 거에 시간 투자를 많이 하고 있다. 오늘은 밴픽에 대하여 살펴볼건데 2018년 Srping NA LCS경기 (39건)에 관하여만 살펴보았다. 탑같은 경우 총 10명(Impact, Solo, Darshan, Licorice, zig, hauntzer, Flame, Huni, Lourlo, Ssumday) 원딜의 경우 총 12명(Deftly, Doublelift, Sneanky, Piglet, Altec, Zven, Wildturtle, Rikara, Arrow, Cody sum, Apollo, Stixxay) 정글도 총 12명 (Contractx, Dardoch, MikeYeung, Reignover, Dandy, Xmithie, AnDa, Santorin, Svenskeren.. 2018. 9. 19.
[League of Legends] 2018 Spring 경기 (2) - 챔프 등장 횟수 및 승률 심심해서 하는 League of Legends 분석 22018 Spring 경기 (1)의 데이터를 이용해여 오늘은 각 포지션별, 챔프 픽률을 보려고 한다. 1. 정글총 21개의 챔프 min25% 50% 75% max mean 1 3 1117132 23 자르반과 세주아니가 압도!적으로 등장한다. top5 까지 주요 대회에서 하는 캐릭으로 보면 되지않을까... 전체 등장했던 챔프에 대한, 승률은 아래그림과 같고 50%(11)보다 미만인 애들을 합쳐서 살펴 보면 1. 자르반(27.39%), 2. 세주아니(18.26%), 3. 카직스(10.17%), 4. 자크(9.75%), 5. 그라가스(8.92%) 순으로 많이 등장 한다.승률은 잭스가 75%로 가장높고, 그라가스와 자크, 렉사이, 엘리스, 세주아니가 50%가.. 2018. 9. 18.
[League of Legends] 2018 Spring 경기 (1) - 진영별 승리 심심해서 하는 League of Legends 분석 사실 롤 경기는 잘 안본다.. 롤은 하는게 더 재밌더라, 보면 잠오고 ㅎㅎ.ㅎ..ㅎ.ㅎ (그래서 힘들었당) 일단 데이터는 2018년, Spring Season 것만 가져왔으며, Kaggle에 올라와있어서 가져왔다. League of legends(100 vs TSM 예시) 공식 홈페이지에도 올라와 있긴 하다. 결론적으로 보면 다음과 같은 결과가 다왔다. code는 pass하고.. data에 대해서 간단한 설명 1. 총 241게임의 데이터 2. 80팀이 참가 3. Spring Season 3-1. Season 171건, Promotion 70건 4. 제일 긴 play: 95분 / 짧은 play:24분 / 평균 play: 약 37분 5. coloum nam.. 2018. 9. 17.
[Seoul Store] 내맘대로 하는 서울상가 데이터 탐색기 (2) [Seoul Store] 내맘대로 하는 서울상가 데이터 탐색기 (1): (http://can-do.tistory.com/108?category=778902) Store data in Seoul 2 - 시각화¶서울에 있는 상가 데이터 시각화 해보자 1. folium으로 한번 지도에 그려보자¶ 데이터: store data in seoul 1에 사용했던 데이터를 그대로 사용 할 것이다! In [48]: geo_str = json.load(open('./books/data/02. skorea_municipalities_geo_simple.json', encoding='utf-8')) map = folium.Map(location=[37.5502, 126.982], zoom_start=11) map.choro.. 2018. 7. 16.
[Seoul Store] 내맘대로 하는 서울상가 데이터 탐색기 (1) 심심해서 하는 내맘대로 서울상가 데이터 탐색기 Store data in Seoul¶서울에 있는 상가 데이터를 탐색해보자 In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 1. 상가업소정보 201803 데이터 탐색¶ In [3]: data1 = pd.read_csv('./소상공인시장진흥공단_상가업소정보_201803/소상공인시장진흥공단_상가업소정보_201803_01.csv', encoding='cp949') data1.head(3) Out[3]: 상가업소번호 상호명 지점명 상권업종대분류코드 상권업종대분류명 상권업종중분류코드 상권업종중.. 2018. 7. 14.
[서울시 도서관] 서울시 도서관 개수 시각화 In [7]: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import folium %matplotlib inline 도서관 데이터 가져오기¶ In [6]: library = pd.read_excel('./data/library.xlsx', skiprows=7) library.head() Out[6]: 도서관명 주소 전화번호 팩스번호 위도 경도 홈페이지 휴관일 도서관코드 0 2.28도서관 대구광역시 중구 2·28길 9 053-257-2280 053-257-2284 35.857981 128.589620 http://www.228lib.or.kr/ 매주 월요일 / 법정공휴일(일요일을 제외한 관공서 공휴일), 도서관 및 기타 .. 2018. 7. 11.