기상 기후 강의 노트

datetime 변환 코드 상에서 이와 같은 에러가 발생

pandas 데이터 인식이 잘 못된 경우일 수 있다. 아래와 같이 설정

train["datetime"] = pd.to_datetime(train["datetime"])

.dt에서 어트리뷰트 에러발생 - 인프런 | 질문 & 답변 (inflearn.com)

Tree기반 모델(DecisionTree, RandomForest)의 분할 그래프 시각화하기 (graphviz) (teddylee777.github.io)

인터넷 검색을 해 보면,

{사용자}\ .jupyter 폴더 내 jupyter_notebook_config.py 파일의 

#c.NotebookApp.notebook_dir = '' 부분에

코멘트(#)을 제거하고, 원하는 폴더 경로를 적으라고 되어있는데, 

그래도 안된다!!!

그래서, 초단간 방법을 소개한다. 

1. 아래와 같이 Jupyter Notebook 바로가기에서 오른쪽 클릭

2. 바로가기> 대상(T)와 시작위치(S)에 자신이 원하는 시작 폴더 경로를 넣어 주면 된다.

    이때, 쌍따옴표에 유의한다. 

3. Jupyter notebook 재 실행 하면, 시작 폴더가 변경된 것을 확인할 수 있다. 

1. 아래 사이트에서 윈도우용 graphviz 를 다운받는다. 안정화 버전을 추천함. 

https://graphviz.org/download/

2. 설치한다. 

3. Anaconda 콘솔을 관리자 권한으로 실행하고, 아래 명령어 실행

>>> pip install grpahviz 

4. 윈도우 환경변수에서 사용자 변수와 시스템 변수를 각각 아래와 같이 수정한다.

5. Jupyter notebook을 모두 재부팅

6. 아래 명령어 실행하여 확인

1. 아래 사이트에서 윈도우용 graphviz 를 다운받는다. 안정화 버전을 추천함. 

https://graphviz.org/download/

2. 설치한다. 

3. Anaconda 콘솔을 관리자 권한으로 실행하고, 아래 명령어 실행

>>> pip install grpahviz 

4. 윈도우 환경변수에서 사용자 변수와 시스템 변수를 각각 아래와 같이 수정한다.

5. Jupyter notebook을 모두 재부팅

6. 아래 명령어 실행하여 확인

conda install graphviz 를 쳐서 설치를 하자

찾아보니 conda install로 설치를 하면

C:\Users\Anaconda3\Library\bin\graphviz

이 위치에 설치된다.

그런데 pip install로 하면 아래 경로에 설치가 된다.

C:\Users\Anaconda3\Lib\site-packages\graphviz

아래와 같이 복잡하게 하지 말고, 그냥

(base) pip install xgboost 

하면 된다. 

conda install 을 사용하면, 아래와 같이 python 버전에 따라 PakcagesNotFoundError 가 발생한다. 

XGBOOST 설치방법

  1) https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost

  2) 현재 pyton 3.10 설치된 상태이므로, xgboost-1.5.1-cp310-cp310-win_amd64.whl 다운 받는다. 

  3) 다운로드한 파일을 C:\Users\chpark\Anaconda3\pkgs\python-3.10.0-h96c0403_3\Lib\site-packages 에 저장

  4) 다운 받은 폴더에 가서, pip install xgboost-1.5.1-cp310-cp310-win_amd64.whl 

  5) Jupyter notebook 에서 아래 명령어가 에러 나지 않으면 설치된 것임. 

      import xgboost as xgb

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.figure(figsize=(28,12))
import plotnine as p9
p9.ggplot(data=df, mapping=p9.aes(x='Site_No', y='Vis_flag'))+ p9.geom_bar(stat='identity')

import pandas as pd

ind =(df['Vis_flag'] == 1) & (df['Site_No'] == 192)     #조건만 만족하면 index 를 가지고 있다. 괄호가 중요
df[ind]  # 조건에 맞는 모든 열을 추출한다. 

print(np.sort(sum_by_flag['Vis_flag']) #정렬

C:\Users\chpark\OneDrive\My_Code\_Scratch
[  0.   0.   0.   0.   1.   3.  13.  14.  14.  19.  22.  25.  27.  28.
  32.  32.  34.  46.  48.  61.  63.  65.  75.  79.  89. 102. 105. 111.
 114. 124. 125. 156. 181. 181. 191. 198. 202. 208. 223. 272. 397. 643.
 881.]

print(np.sort(sum_by_flag['Vis_flag'])[::-1])#  역정렬

C:\Users\chpark\OneDrive\My_Code\_Scratch
[881. 643. 397. 272. 223. 208. 202. 198. 191. 181. 181. 156. 125. 124.
 114. 111. 105. 102.  89.  79.  75.  65.  63.  61.  48.  46.  34.  32.
  32.  28.  27.  25.  22.  19.  14.  14.  13.   3.   1.   0.   0.   0.
   0.]

아래는 사이트 별 빈도수 그림그리는 법

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.figure(figsize=(28,12))
import plotnine as p9
p9.ggplot(data=df, mapping=p9.aes(x='Site_No', y='Vis_flag'))+ p9.geom_bar(stat='identity')