<jupyter_start><jupyter_text>Jupyter Data Science Workflow From exploratory analysis to reproduciable science <NAME> : https://github.com/jakevdp/JupyterWorkflow  데이터 가져오기1. "Fremont Bridge Hourly Bicycle Counts by Month October 2012 to present" 프리몬트 대교의 시간별 자전거 통행량2. 해당 페이지의 url 카피, 등록<jupyter_code>URL = 'https://data.seattle.gov/api/views/65db-xm6k/rows.csv?accessType=DOWNLOAD'
# 해당 주소에 데이터가 있는지 확인하기 위하여 필요한 모듈을 임포트하고 확인
from urllib.request import urlretrieve
urlretrieve(URL, 'Fremont.csv')
# 분석을 위하여 파일을 'data' 테이블로 읽어들이고 내용을 확인 함
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Fremont.csv')
# data.shape # rows(48864), cols(3) 확인
data.head() # 상위 5개(0~4) 리스팅, 데이터의 저장형태와 칼럼명을 확인할 수 있음
data = pd.read_csv('Fremont.csv', index_col = 'Date')#자동으로 부여된 index를 date로 칼럼으로 변경
data.head()
# date의 표시 형식 변경
data = pd.read_csv('Fremont.csv', index_col = 'Date', parse_dates = True)
data.head()
# 분석을 위한 그래프를 그리기 위하여 모듈 임포트, 노트북에 표시될 수 있도록 선언
%matplotlib inline
data.plot() #데이터 전구간(일별)을 그래프로 표시
data.plot(); # ';' 메시지 제거
# 데이터 구간을 주간(W)으로 변경하여 그래프, M == 월, Y = 년
data.resample('W').sum().plot();<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.12802148612354522, 'fraction_numerical': 0.01611459265890779, 'mean_word_length': 4.915343915343915, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 6, '<?xml version=': 0, '>': 6, 'https://': 2, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '61915', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 635, 'n_tokens_neox': 782, 'n_words': 134, 'path': 'jupyterworkflowEx1.ipynb', 'repo_name': 'choeungjin/JupyterWorkflowEx', 'size': '1126'}