영국 척척석사 유학생 일기장👩🏻‍🎓

지난 글에 이어 이번에는 불연속 데이터의히스토그램, 막대그래프를 나타내는방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻막대그래프🔻 (데이터분석) seaborn과 matplotlib으로 막대그래프 작성하기1. Seaborn으로 막대 그래프 작성하기도수를 나타내는 기본적인 막대 그래프는 seaborn의 countplot함수를 사용하여 작성할 수 있습니다.seaborn.countplot(*, x=None, y=None, data=None, order=None, orient=None, color=None)life-of-nomad.tistory.com🔻히스토그램🔻 (데이터분석) seaborn과 matplotlib으로 히스토그램 나타내기히스토그램은 숫자 변수의 분포를 나타낼 때 사용합니다. 막대 그래프를 정량적 변수에 적용..

지난 글에서 설명한 matplotlib에 이어figure, axes, subplots에 대해 알아보겠습니다.  (데이터분석) seaborn과 matplotlib으로 히스토그램 나타내기히스토그램은 숫자 변수의 분포를 나타낼 때 사용합니다. 막대 그래프를 정량적 변수에 적용한 것과 같습니다.하지만 하나의 막대로 각 고유 범주에 속하는 값의 개수를 나타내는 대신, 값을life-of-nomad.tistory.com 먼저, seaborn은 matplotlib을 기반으로 구축되었습니다. 알려드릴 내용은 seaborn에도 적용됩니다. 참고로, seaborn을 이용하면 더욱 간단하게 할 수 있습니다.1. Figures, Axes, and Subplots먼저, 데이터를 불러오겠습니다.import numpy as npim..

히스토그램은 숫자 변수의 분포를 나타낼 때 사용합니다. 막대 그래프를 정량적 변수에 적용한 것과 같습니다.하지만 하나의 막대로 각 고유 범주에 속하는 값의 개수를 나타내는 대신, 값을 연속적인 계급으로 나눈 다음 하나의 막대로 각 계급에 속하는 값의 개수를 나타냅니다. seaborn과 matplotlib으로 나타낼 수 있습니다.1. Matplotlib.pyplot.hist()import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsdf = pd.read_csv('diamonds.csv')df.shapedf.head(5)다이아몬드의 x,y,z축 길이를 확인하려고 합니다.이 값은 mm단위로 입력되어 있습니다..

1. 원 그래프 작성 방법1) matplotlib.pyplot.pie()원 그래프는 matplotlib의 matplotlib.pyplot.pie() 함수로 작성할 수 있습니다.matplotlib.pyplot.pie(x_data, labels, colors, startangle, counterclock, wedgeprops)2) matplotlib.pyplot.axis()축의 속성 설정하기 위해서는 matplotlib.pyplot.axis() 함수를 적용하면 됩니다.*args : 함수에 전달할 인수**kwargs : 딕셔너리 형태로 전달되는 키워드 인수3) 원 그래프 예시sorted_counts = df['clarity'].value_counts()#첫번째 부채꼴이 수직으로 위쪽을 향하게, 정렬된 범주가 ..

🔻지난글🔻에서 seaborn과 matplotlib으로 막대그래프 나타내는 방법을 알아보았습니다.이번 글에서는 절대도수와 상대도수의 막대그래프를 나타내는 방법에 대해 알아보겠습니다. (데이터분석) seaborn과 matplotlib으로 막대그래프 작성하기1. Seaborn으로 막대 그래프 작성하기도수를 나타내는 기본적인 막대 그래프는 seaborn의 countplot함수를 사용하여 작성할 수 있습니다.seaborn.countplot(*, x=None, y=None, data=None, order=None, orient=None, color=None)life-of-nomad.tistory.com1. 절대 도수를 나타내는 수평 막대 그래프 작성하기먼저, 필요한 패키지를 불러오고, csv 파일을 읽습니다.i..

1. Seaborn으로 막대 그래프 작성하기도수를 나타내는 기본적인 막대 그래프는 seaborn의 countplot함수를 사용하여 작성할 수 있습니다.seaborn.countplot(*, x=None, y=None, data=None, order=None, orient=None, color=None) 1) 막대 그래프 색상 지정하기#필요한 패키지 불러오기import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns#csv 파일을 읽은 다음 뒤에서부터 10개의 행 확인하기df = pd.read_csv('diamonds.csv')print(df.shape)df.head(10)#명령문 끝에 세미콜론(;)을 추가하..

예제) 각 channel의 하루 평균 이벤트 수먼저, DATE_TRUNC를 이용해 날짜별로 그룹을 만들어줍니다.DATE_TRUNC개념 🔻 (SQL) DATE_TRUNC DATE_PART 개념 및 연습문제1) DATE_TRUNC날짜, 시간 열의 특정 부분으로 날짜를 자를 수 있습니다.RESULTINPUT2024-04-01 12:15:01DATE_TRUNC('second', 2024-04-01 12:15:01)2024-04-01 00:00:00DATE_TRUNC('day', 2024-04-01 12:15:01)2024-04-01 00:00:00DATE_TRUNC('month',life-of-nomad.tistory.comSELECT DATE_TRUNC('day', occurred_at) AS day, ch..

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..

지난 글에 이어서 간단한 예시로 텍스트 데이터를 정제해보겠습니다. (데이터분석) 파이썬으로 텍스트 데이터 정제 함수 만들기1. 텍스트 데이터 정제 함수 만들기import nltkfrom nltk.tokenize import word_tokenizefrom collections import Counterfrom text import TEXTnltk.download('punkt')corpus = TEXTtokenized_words = word_tokenized(corpus)#등장 빈도 기준 정제 함life-of-nomad.tistory.com import pandas as pdtxt_data = pd.read_csv('text_data.csv') 1. Nomalize data 정규화txt_data.head(..