작성일자 : 2024-05-08Ver 0.1.1 데이터 준비¶In [1]: import os# directory 변경new_dir = '/Users/limjongjun/Desktop/JayJay/Growth/Python/soccer-analytics'os.chdir(new_dir)import numpy as npimport pandas as pdfrom tqdm import tqdmimport matplotlib.pyplot as pltfrom src.plot_utils import draw_pitch (1) 가공 데이터 불러오기¶In [3]: match_id = 1file = f'data_metrica/data/Sample_Game_{match_id}/Sample_Game_{mat..
파이썬
작성일자 : 2024-05-07Ver 0.1.1강의에서 소개된 파이썬 주요 기능¶ffmpeg: https://anaconda.org/conda-forge/ffmpeg터미널에서 conda install -c conda-forge ffmpeg 명령어 실행scipy.signal.savgol_filter: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.savgol_filter.htmlmatplotlib.pyplot.quiver: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.quiver.htmlmatplotlib.animation.FFMpegWriter: https://matplo..
작성일자 : 2024-01-04 Ver 0.1.1 0. Intro Pyhon 코딩시 자주 사용되는 함수는 아니지만, 특별한 경우에는 꼭 eval 함수를 사용해서 처리하게 되는 경우도 종종 있긴 하다. 그런데 이 Python 내장 함수 eval은 유용하면서 동시에 사용시 상당히 주의를 기울여야 되는 위험한 함수기도 하다. 양날의 검인 eval 함수. 이번 포스팅을 통해 eval 함수에 대해 정리해보겠다. 1. eval(expression) python3 문서에서는 eval()에 대해 다음과 같이 설명하고 있다. ``` eval(expression[, globals[, locals]]) ... 인자는 '문자열 및 선택적 globals 및 locals'다. (...) 반환 값은 계산된 표현식의 결과입니다. `..
작성일자 : 2024-01-02 Ver 0.1.1 Pandas로 데이터 분석을 하다보면 같은 형태의 데이터가 날짜별로 적재가 되는 로그 데이터라던지 월별 테이블과 같은 파일들을 한번에 합쳐서 분석하고자 하는 필요가 있다. 한두개의 파일이라면 직접 코드를 작성해도 무방하지만 그 갯수가 많아진다면 직접 입력하기란 번거로워진다. 이런 경우 반복문으로 파일들을 손쉽게 합칠 수 있는데, 그 방법 중에서도 효율적으로 병합하는 방법에 대해서 정리해보겠다. 1. 방법(1) - 권장하지 않는 방법 첫번째 방법은 빈 DataFrame을 선언한 후 For Loop으로 각 파일을 읽어 붙이는 형태이다. # 권장하지 않는 사례 import pandas as pd, os dir = '/.../dir/path' df = pd.Da..
