Day_04. 기온데이터의 분석 & 가시화

실습환경 구성
=Python anaconda 설치
=jupyter nodebook 환경 구성


기온데이터 분석 & 가시화
=기상 자료 수집 = 기상 자료 개방 포털- 통계분석 – 기온 분석 부분을 활용


CSV 파일 importing

import CSV
f=open(‘seoul.csv’,encoding=’cp949’)
data=csv.reader(f,delimiter=’,’)
print(data)
f.close()

읽어온 csv file 의 내용을 print 하도록 수정

import CSV
f=open(‘seoul.csv’,encoding=’cp949’)
data=csv.reader(f)
for row in data:
print(row)
f.close()

Next 함수를 사용한 헤더의 지정

import CSV
f=open(‘seoul.csv’,encoding=’cp949’)
data=csv.reader(f)
header=next(data)
print(data)
f.close()

header 안찍고 넘어가기
=next 함수를 먼저 호출하기


위의 질문을 해결하기 위해서 밟는 순서
=데이터를 읽어온다
=순차적으로 최고 기온을 확인한다
=최고기온이 가장 높았던 날짜의 데이터를 저장한다
=최종 data를 출력


Python index
=시작은 0부터
=positive index
=마지막부터 확인하려면 -1 입력
=Negative index – positive index – len(list)
==ex)[2,3,4,5]에서 2의 negative index = 0-4 = -4


데이터 분석의 시작은 어떻게 하는가
==내가 관심있는 데이터에 대한 호기심에서 출발
===가장 더운날은?
===일교차가 가장 큰 시기는?
===겨울엔 언제가 가장 추운가?
===대구보다 더 더웟던 날은?
====**질문을 명확히 설정 하는게 가장 중요하다**