전체 글43 피파온라인4 API 활용 데이터 분석 프로젝트(2) ⚽ 넥슨 개발자센터 피파온라인4 API를 활용한 데이터 로딩, 로딩 중 에러 발생 원인과 해결책, 그리고 주의할 점을 기록하려 한다. 현재, 유저 정보 API를 활용해 유저 정보 데이터, 역대 최고 등급 데이터, 매치 기록 데이터, 매치 상세 기록 데이터를 로딩을 완료하여 Pandas의 DataFrame 형태로 만들었다. [데이터 부르기] 아래와 같은 순서대로 진행한다. 넥슨 개발자센터에서 api_key를 발급받는다. request 패키지를 활용하여 넥슨에서 제공해주는 API 정보를 호출한다. 2번에서 호출한 값을 json 형태로 바꾼다. 데이터프레임 형태로 변경한다. 위의 순서를 통해 유저의 닉네임으로 유저 고유 식별자 및 유저 정보를 호출해보고 데이터 셋을 만들어보자. headers = {'Autho.. 2021. 1. 19. [Python] Json, Request 피파온라인4 데이터 분석 프로젝트를 실시하기 위해서는 넥슨 개발자 센터의 API를 호출하여 데이터로 만들 수 있어야한다. 이 과정에서 Json, Request 모듈을 사용했고 패키지들의 정의 및 사용법을 정리하기 위해 작성한 글이다. [JSON 정의] 더보기 JSON(제이슨[1], JavaScript Object Notation)은 속성-값 쌍( attribute–value pairs and array data types (or any other serializable value)) 또는 "키-값 쌍"으로 이루어진 데이터 오브젝트를 전달하기 위해 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 사용하는 개방형 표준 포맷이다. 비동기 브라우저/서버 통신 (AJAX)을 위해, 넓게는 XML(AJAX가 사용)을 대체하는 주요 .. 2021. 1. 14. 피파온라인4 API 활용 데이터 분석 프로젝트 ⚽ 피파온라인 시즌 1 때부터 시즌 4를 모두 플레이한 유저로서의 경험과 데이터 분석가의 꿈을 가진 현재, 피파온라인4 API를 활용한 데이터 분석 프로젝트를 진행해보려 한다. 넥슨 개발자 센터 홈페이지에 존재하는 피파온라인4 오픈 API 정보를 활용해 의문점을 해결해 갈 예정이며, 그 과정을 기록하려 한다. 현재, 내가 생각한 주제는 '시간대에 따른 공식경기 매칭 수와 승률 분석'이다. 해당 주제를 선정한 이유는 다음과 같다. 플레이 경험상, 평일 저녁 & 주말 낮과 저녁에 승률이 높았다. 이는, 특정 시간대에 비진성 유저들의 유입이 많아져 위와 같은 결과를 도출하지 않을까? 라는 의문점이 들었다. 향후, '랭커들의 선수 분석을 통한 선수 추천 서비스'도 진행해보려 한다. 해당 주제를 선정한 이유는 다.. 2021. 1. 10. 이전 1 ··· 8 9 10 11 다음
