[Python Project 1.5]미세먼지 예측 프로그램 개발-오류수정
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[파이썬]Python/미세먼지 프로젝트
전반적인 오류를 수정했다. 수정내용은 아래 코드에서 #으로 추가됨. 혹은 변경됨. 등으로 안내되어 있다. 코드 아래 사진은 동작시 사진으로 잘 동작됨을 확인했다. from openpyxl import Workbook, load_workbook #xlsx파일 읽는데 필요한 모듈 import load16 = load_workbook("daily2016.xlsx", data_only = True) #파일로드 load16S = load16['Sheet1'] #파일속 Sheet를 가져옴 load17 = load_workbook("daily2017.xlsx", data_only = True) load17S = load17['Sheet1'] load18 = load_workbook("daily2018.xlsx", d..
[Python Project 1.4]미세먼지 예측 프로그램 개발-최솟값3개 찾기
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[파이썬]Python/미세먼지 프로젝트
이번에는 최솟값3개를 찾는 함수를 만들어보겠다. 일단 지난 시간 사용한 코드는 더보기에 있으니 필요 시 확인하면 된다. 참고로 최종적으로 단순한 프로그램을 만드는 것이 목표인지라 그에 맞게 코드의 위치가 바뀐게 있으니 계속 따라오고 있다면 이번 코드를 확인해봐도 좋다. 더보기 from openpyxl import Workbook, load_workbook #xlsx파일 읽는데 필요한 모듈 import load16 = load_workbook("daily2016.xlsx", data_only = True) #파일로드 load16S = load16['Sheet1'] #파일속 Sheet를 가져옴 load17 = load_workbook("daily2017.xlsx", data_only = True) load1..
[Python Project 1.3]미세먼지 예측 프로그램 개발-리스트슬라이싱,날짜계산
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[파이썬]Python/미세먼지 프로젝트
지난 포스팅에서 평균값을 구하는 데이터 처리를 통해 미세먼지와 초미세먼지의 일평균 미세먼지 농도 평균을 구했다. 지난 포스팅에서 사용된 코드는 더보기를 확인하기 바란다. 더보기 from openpyxl import Workbook, load_workbook #xlsx파일 읽는데 필요한 모듈 import load16 = load_workbook("daily2016.xlsx", data_only = True) #파일로드 load16S = load16['Sheet1'] #파일속 Sheet를 가져옴 load17 = load_workbook("daily2017.xlsx", data_only = True) load17S = load17['Sheet1'] load18 = load_workbook("daily2018...
[Python Project 1.2]미세먼지 예측 프로그램 개발-평균데이터 구하기
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[파이썬]Python/미세먼지 프로젝트
더보기에는 지난 시간 사용한 코드들을 한데 모은 것이다. 지난 글을 확인하지 못했다면 확인하는 것이 이해하는데 좋을 것이다. 2020/06/29 - [파이썬[Python]/프로젝트[Project]] - [Python Project 1.1]미세먼지 예측 프로그램 개발 더보기 from openpyxl import Workbook, load_workbook #xlsx파일 읽는데 필요한 모듈 import load16 = load_workbook("daily2016.xlsx", data_only = True) #파일로드 load16S = load16['Sheet1'] #파일속 Sheet를 가져옴 load17 = load_workbook("daily2017.xlsx", data_only = True) load17S..
[Python Project 1.1]미세먼지 예측 프로그램 개발
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[파이썬]Python/미세먼지 프로젝트
학교에서 파이썬 언어를 배우면서 어떠한 계기로 미세먼지 예측 프로그램을 만들고자 한다. 현재 구상한 원리는 1.지난 몇 년간의 미세먼지 데이터를 가지고 평균값을 낸다. 2. 달별로 그 값이 적은 날을 출력하여 알려준다. 3. 아마도 그 날은 미세먼지가 적은 날일 가능성이 있다. 이다. 미세먼지 데이터는 '서울시 열린 데이터 광장'의 데이터를 활용하여 서울시에 관한 미세먼지 예측을 진행하고자 한다. https://data.seoul.go.kr/index.do 사용 프로그램은 '주피터노트북(Jupyter Notebook)'이다. 서울 열린데이터 광장에 회원가입이 되어있다는 전제로 '대기환경'이란 키워드를 검색했다. 그리고 두 번째에 있는 '서울시 일별 평균 대기오염도 정보'를 사용하기로 했다. 2016, 2..
Dvlp.Jun
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