Coding Diary.

데이터의 문제점을 해결하고 나서는 바로 시각적 방식이나 프로그래밍 방식의 평가를 통해서 정제 작업이 성공적이었다는 것을 확인해야 합니다. 즉, 평가 및 테스트의 워크플로를 효과적으로 구성해야 합니다.* Test-Driven development(테스트 주도 개발) : 소프트웨어 개발을 완료하기 전에 지속적인 테스트를 수행하여 소프트웨어의 효과성을 검증하는 것이 글에서는 데이터 정제 작업의 효과를 평가하는 방법을 알아보겠습니다. 1.  Heatmap 이용하기먼저, .head() 나 .tail()을 이용해서 데이터를 시각적으로 살펴볼 수 있습니다.#import librariesimport pandas as pdimport numpy as npimport seaborn as sns#Read the .json ..

파이썬의 datetime 이용해서 time series(시계열) 데이터를 정제해보겠습니다.time series는 시간에 따른 데이터를 저장할 때 자주 사용되는 데이터 형식입니다. 이는 일정한 시간 간격으로 수집한 일련의 데이터 포인트들로써 시간에 따른 추세, 패턴을 분석하거나 예측하는 데 사용됩니다.이 글에서는 pandas에서 날짜 데이터를 처리하고 시계열 데이터를 정제하는 방법을 알아보겠습니다.time series(시계열) datetime 모듈에 대한 참고자료는 아래와 같습니다.  (파이썬 코딩일기) datetime 모듈import datetime스탠다드 라이브러리에 있는 datetime 모듈은 '날짜'와 '시간'을 다루기 위한 다양한 '클래스'를 갖추고 있습니다. 1. datetime 값 생성2020..