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egoing/complete.html

Last active December 28, 2020 01:40
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danfo.js example - http://bit.ly/danfojs
Raw
complete.html
<!doctype html>
<html>
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/index.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="s_table"></div>
<div id="s_line"></div>
<div id="d_table"></div>
<div id="d_line"></div>
<script>
// 시리즈 생성 https://danfo.jsdata.org/getting-started#object-creation
var s = new dfd.Series([20, 21, 22, 23]);
s.print();
// 시리즈 API https://danfo.jsdata.org/api-reference/series
s.describe().print();
// 시각화 https://danfo.jsdata.org/api-reference/plotting
s.plot('s_table').table();
s.plot('s_line').line();
// 데이터프래임 생성 https://danfo.jsdata.org/getting-started#object-creation
// 배열 방식
var d1 = new dfd.DataFrame([
{'온도':20, '요일':'월', '판매량':40},
{'온도':21, '요일':'월', '판매량':42},
{'온도':22, '요일':'월', '판매량':44},
{'온도':23, '요일':'월', '판매량':46}
]);
d1.print();
// 객체 방식
var d2 = new dfd.DataFrame({
'온도':[20,21,22,23],
'요일':['월', '월', '월', '월'],
'판매량':[40,42,44,46]
});
d2.print();
// 파일로부터 데이터프래임 생성 https://danfo.jsdata.org/api-reference/input-output
// dfd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/egoing/43799f48b55b5eb2a8b37652eab72318/raw/3a207dd85d0b74968426e65ae2cee4cb1d4aef4f/lemon.csv')
// .then(function(data){//
// data.print();
// });
d1.describe().print();
d1.plot('d_table').table();
d1.plot('d_line').line();
d1.print();
// 데이터 선택 https://danfo.jsdata.org/getting-started#selection
var s = new dfd.Series([20, 21, 22, 23]);
console.log(s, d1['온도'], d1); // s와 d1['온도']는 Series이다.
// label of content https://danfo.jsdata.org/api-reference/dataframe/danfo.dataframe.loc
d1.loc({columns:['온도', '판매량']}).print();
d1.loc({rows:[1,3]}).print();
d1.loc({columns:['온도', '판매량'], rows:[1,3]}).print();
// 논리비교를 이용한 필터링 https://danfo.jsdata.org/api-reference/dataframe/danfo.dataframe.query
d1
.query({ "column": "온도", "is": ">", "to": 20 })
.print();
d1
.query({ "column": "온도", "is": ">", "to": 20 })
.query({ "column": "판매량", "is": "<", "to": 46 })
.print();
// 행 추가
var newRow = new dfd.DataFrame({'온도':[24,25], '요일':['월','월'], '판매량':[48,50]});
d1.append(newRow).print();
// 열 추가
d1.addColumn({ "column": "비", "value": [1,0,1,0]});
d1.print();
// 행삭제
d1.drop({axis:0, index:[0]}).print();
// 열삭제
d1.drop({axis:1, columns:['온도']}).print();
// to Array
d1.to_json().then(function(json){
console.log(JSON.parse(json))
});
d1.tensor.print();
</script>
</body>
</html>
Raw
index.html
<!doctype html>
<html>
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/index.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="s_table"></div>
<div id="s_line"></div>
<div id="d_table"></div>
<div id="d_line"></div>
<script>
// 시리즈 생성 https://danfo.jsdata.org/getting-started#object-creation
// var s = new dfd.Series([20, 21, 22, 23]);
// s.print();
// 시리즈 API https://danfo.jsdata.org/api-reference/series
// s.describe().print();
// 시각화 https://danfo.jsdata.org/api-reference/plotting
// s.plot('s_table').table();
// s.plot('s_line').line();
// 데이터프래임 생성 https://danfo.jsdata.org/getting-started#object-creation
// 배열 방식
// var d1 = new dfd.DataFrame([
// {'온도':20, '요일':'월', '판매량':40},
// {'온도':21, '요일':'월', '판매량':42},
// {'온도':22, '요일':'월', '판매량':44},
// {'온도':23, '요일':'월', '판매량':46}
// ]);
// d1.print();
// 객체 방식
// var d2 = new dfd.DataFrame({
// '온도':[20,21,22,23],
// '요일':['월', '월', '월', '월'],
// '판매량':[40,42,44,46]
// });
// d2.print();
// 파일로부터 데이터프래임 생성 https://danfo.jsdata.org/api-reference/input-output
// dfd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/egoing/43799f48b55b5eb2a8b37652eab72318/raw/3a207dd85d0b74968426e65ae2cee4cb1d4aef4f/lemon.csv')
// .then(function(data){//
// data.print();
// });
// d1.describe().print();
// d1.plot('d_table').table();
// d1.plot('d_line').line();
// d1.print();
// 데이터 선택 https://danfo.jsdata.org/getting-started#selection
// var s = new dfd.Series([20, 21, 22, 23]);
// console.log(s, d1['온도'], d1); // s와 d1['온도']는 Series이다.
// label of content https://danfo.jsdata.org/api-reference/dataframe/danfo.dataframe.loc
// d1.loc({columns:['온도', '판매량']}).print();
// d1.loc({rows:[1,3]}).print();
// d1.loc({columns:['온도', '판매량'], rows:[1,3]}).print();
// 논리비교를 이용한 필터링 https://danfo.jsdata.org/api-reference/dataframe/danfo.dataframe.query
// d1
// .query({ "column": "온도", "is": ">", "to": 20 })
// .print();
// d1
// .query({ "column": "온도", "is": ">", "to": 20 })
// .query({ "column": "판매량", "is": "<", "to": 46 })
// .print();
// 행 추가
// var newRow = new dfd.DataFrame({'온도':[24,25], '요일':['월','월'], '판매량':[48,50]});
// d1.append(newRow).print();
// 열 추가
// d1.addColumn({ "column": "비", "value": [1,0,1,0]});
// d1.print();
// 행삭제
// d1.drop({axis:0, index:[0]}).print();
// 열삭제
// d1.drop({axis:1, columns:['온도']}).print();
// to Array
// d1.to_json().then(function(json){
// console.log(JSON.parse(json))
// });
// d1.tensor.print();
</script>
</body>
</html>
Raw
lemon.csv
온도 요일 판매량
20 월 40
21 월 42
22 월 44
23 월 46
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