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seaborn 라이브러리이전에 간단히 소개한 대로, seaborn 라이브러리는 시각화를 위한 다양한 그래프를 제공하는 도구입니다. seaborn은 일반적으로 x,y, data에 대한 정보를 지정해야 함.장점: 고급 통계 기능을 그래프 내부적으로 제공하고 있습니다.단점: 데이터 크기가 클수록 속도가 느려집니다.그래프 그려보기표시해야 할 데이터가 많아질수록 가독성은 낮아진다. 다양한 설정을 통해 가독성을 향상시킬 수 있다. 위경도 데이터 scatterplot으로 시각화하기df_seoul["시군구명"].value_counts()우선 서울 각각의 시군구에 얼마나 많은 병원이 있는지 출력해봤습니다.df_seoul["시군구명"].value_counts().plot.bar(figsize=(10,4), rot=30)이..

기초 통계값* 데이터의 타입은 dtypes를 통해 확인 가능.df["위도"].dtypes 기존에 불러온 상가업소정보 데이터를 기반으로 실습을 해보자.df["위도"] 를 출력하면 위도라는 column의 데이터만 확인할 수 있다.위 사진에서 보다싶이, Google Colab에서는 굳이 .dtypes 함수를 사용하지 않더라도 하단에 타입이 같이 출력되긴 한다.1. 평균값mean()을 사용하면 해당 값들의 평균값을 확인할 수 있다.2. 중앙값median()을 사용하면 전체 데이터의 중앙값을 확인할 수 있다. (가운데 데이터의 값)3. 최대값max()를 사용하면 해당 데이터 중 가장 큰 값을 확인할 수 있다.4. 최소값min()을 사용하면 가장 작은 값을 확인할 수 있다.5. 데이터 개수count()를 사용하면 ..

결측치란?결측치란 값이 없거나, NaN으로 나타나는 데이터를 의미합니다.데이터에 따라 다르지만, 여기서는 따로 데이터가 없는 값으로 보기에 해당 column은 제외하는 방식으로 데이터 전처리 과정을 갖는다. df.isnull() 을 통해 결측치가 존재하는 컬럼을 구한다. 이때 isnull은 해당 데이터가 결측치라면 True를 반환한다.null_count = df.isnull().sum() 을 통해 True로 추출된 결측치 데이터들의 총 합을 구하고 변수에 저장한다. (boolean indexing을 통해 True는 1과 동일함)이제 null_count 변수를 출력해보면,이와 같이 결측치가 없는 데이터는 0으로 출력되고 결측치가 있는 데이터는 결측치의 개수가 출력된다.결측치 시각화하기결측치를 저장한 nul..

공공데이터 로드하고 데이터 미리보기 + 요약import pandas as pdimport seaborn as snsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt파이썬에서 판다스를 사용하기 위해서는 우선 판다스 라이브러리를 import를 통해 불러와야 한다.이때, pandas as pd를 통해 매번 모듈명을 작성해야 하는 번거로움을 줄인다. (pd만으로 모듈 사용) numpy 라이브러리는 고성능 수치계산, 행렬이나 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리하기 위한 라이브러리 (수치해석을 위한 기능)seaborn 라이브러리는 데이터 시각화를 위한 라이브러리matplotlib도 데이터 시각화를 위한 라이브러리 (그래프를 그리기 위한 기능)시각화를 위한 폰트 설정!sudo ap..

주피터 노트북에서 작업하고 있을 경우 주피터 노트북 환경설정 당시 생성한 작업 폴더에 파일을 넣은 후# 해당 폴더에 넣은 파일의 경로 설정예시:%mv /Users/~~~/~~~/도로교통공단_교통사고다발지역_20191010.csv . 이때, 각 폴더의 경로는 개인마다 다르므로 직접 경로를 확인해볼 것.주피터 노트북에서 %pwd를 사용하면 주피터 노트북 파일이 존재하는 폴더 경로를 확인할 수 있다. # 판다스로 csv 파일 불러오기경로에서 저장된 파일을 확인했으면, 파일명을 그대로 복사해서 read_csv로 불러오기pd.read_csv("도로교통공단_교통사고다발지역_20191010.csv", encoding="cp949")*encoding="cp949"는 한글파일 인코딩을 위해 작성하는 코드로, 인코딩 에러..

Pandas는 수식으로 계산할 수도 있고 시각화도 할 수 있는 데이터 분석도구 입니다.판다스 치스시트는 판다스르르 익히기 위한 모든 정보가 적혀있는 파일이며, 치트시트에 있는 내용을 모두 이해하고 활용할 수 있으면 판다스를 마스터했다고 말할 수도 있습니다.1. 판다스 불러오기import pandas as pdas pd라는 것은 매번 pandas모듈을 사용하기 위해 풀네임으로 불러오기 번거로우니 pd라는 약어로 pandas를 사용하겠다는 의미입니다.예를들어, pandas.DataFrame이 아닌 pd.DataFrame로 좀 더 간결하게 사용하실 수 있습니다.일반적으로 파이썬 라이브러리들은 각각의 통용되는 별칭이 있습니다.앞으로 나오는 것들은 일반적으로 사용되는 별칭이라고 보시면 됩니다. 2. DataFra..

본 카테고리는 네이버 부스트코스의 DataScience 코칭 스터디를 참여하며 학습하고 배운 내용을 바탕으로 작성했습니다. 1. 무엇을 분석할 것인가?데이터 분석이 왜 필요한지 고민하고 배워볼 것을 추천.https://www.data.go.kr/ 공공데이터 포털국가에서 보유하고 있는 다양한 데이터를『공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률(제11956호)』에 따라 개방하여 국민들이 보다 쉽고 용이하게 공유•활용할 수 있도록 공공데이터(Datasewww.data.go.kr추후 본 학습 내용 외에도 공공데이터 포털에 있는 데이터를 바탕으로 분석을 해보면 좋음.2. 아나콘다 및 주피터 노트북파이썬과 관련된 생태계를 많이 차지하는 프로그램.https://www.anaconda.com/download/suc..