sailorCat
관리
글쓰기
sailorCat
😘
카테고리
공지사항
최근 글
인기글
최근 댓글
태그
카운터

  • 오늘 ―
    어제 ―
달력
    «   2025/07   »
    일 월 화 수 목 금 토
    1 2 3 4 5
    6 7 8 9 10 11 12
    13 14 15 16 17 18 19
    20 21 22 23 24 25 26
    27 28 29 30 31
글 보관함
링크
방문자 수

PANDAS 13

카테고리 설명

  • https://www.kaggle.com/neuromusic/avocado-prices Avocado Prices Historical data on avocado prices and sales volume in multiple US markets www.kaggle.com 아보카도 가격 변화를 기록한 데이터셋으로 EDA를 해보았다. 먼저 데이터를 불러오고, 전체적으로 살펴본다. 아보카도 가격의 변동은 어떤 요소에 의해 생기는 것인지 알아본다. 데이터 하나하나의 타입과 결측치 NaN이 있는지 확인한다. 데이터의 상세 설명을 살펴보고 상관계수도 알아본다. 이제 데이터를 시각화 하면서 속성을 파악해본다.

    인공지능 AI/EDA

    Avocado CSV 데이터 EDA 분석 NEW

    2021.12.30
    댓글 개

  • 두 가지 이상의 요소를 병합하여 생존과 어떤 관련이 있는지 알아본다. 첫번째는 성별과 좌석의 등급에 따라 생존여부를 파악해보았다. 이곳에 hue를 추가해주면 그래프를 나눌 수 있는 지표가 된다. 두번째는 나이와 등급과의 관계이다.

    인공지능 AI/EDA

    Titanic CSV를 활용한 EDA 3. 데이터의 복합적 속성 파악하기 NEW

    2021.12.30
    댓글 개

  • 인공지능 AI/EDA

    Titanic CSV를 활용한 EDA 2. 데이터의 개별 속성 파악하기 NEW

    2021.12.30
    댓글 개

  • 타이타닉 배에 탑승객들의 상태와 특징을 기록한 데이터셋을 가져왔다. 이 데이터에 EDA를 통해 살아남은 사람들의 공통점을 발견할 수 있을까? 전체적인 데이터를 알아본다. 승객의 ID는 그냥 인덱스이기 때문에 상관없는 자료이다. Survived에는 살아남았는지 죽었는지 1, 0으로 표시된 자료이다. Pclass는 1등석 2등석 3등석을 구분해준다. 성별 나이 이름 SibSp는 혈육이나 배우자가 함께 배에 탔는지 알려주는 요소이다. Parch는 부모 자식간의 관계가 함께 배에 탔는지 알려준다. Fare는 티켓의 요금이다. 데이터를 전체적으로 보기 위해 상관계수와 결측치 NaN을 확인한다.

    인공지능 AI/EDA

    Titanic CSV를 활용한 EDA 1. 데이터 살펴보기 NEW

    2021.12.30
    댓글 개

  • Netflix Movies and TV Shows | Kaggle Netflix Movies and TV Shows Listings of movies and tv shows on Netflix - Regularly Updated www.kaggle.com 케글 데이터 CSV 파일을 다운로드 받는다. data.idxmax() 최댓값의 인덱스인 국가를 가져온다. data.max() 자료의 최댓값을 찾는다.

    Python/Pandas

    넷플릭스 데이터 가공 Pandas CSV 파일 NEW

    2021.12.26
    댓글 개

  • Avocado Prices | Kaggle Avocado Prices Historical data on avocado prices and sales volume in multiple US markets www.kaggle.com 아보카도 데이터를 가져와서 데이터를 활용한다. Avocados_by_region = Avocados['AveragePrice'].groupby(by=Avocados['region']) groupby를 통해 같은 region들의 평균 가격을 모았다. Avocados_by_region.max() 지역별 아보카도의 평균 가격의 최댓값만 출력한다.

    Python/Pandas

    Pandas 아보카도 데이터 추출하기 NEW

    2021.12.22
    댓글 개

  • .max() .sum() .median() .mean() 등의 통계함수를 적용할 수 있다.

    Python/Pandas

    Pandas Dataframe 분할 적용 groupby NEW

    2021.12.22
    댓글 개

  • 새로운 dataframe을 인덱스를 책 이름으로 지정하여 생성했다. pd.DataFrame(dict 데이터, index = {인덱스}) data.loc[ row, col ] data.iloc[ row_idx, col_idx ]

    Python/Pandas

    Pandas Dataframe 행으로 데이터 접근 .iloc .loc NEW

    2021.12.22
    댓글 개

  • 관계연산자를 통해 조건에 맞는 데이터만 가져올 수 있다. 한 column에서 몇개의 지표가 있는지 예를들면 WHO Region 에는 Europe, Asia.. 등이 있지만 눈으로 확인하기 쉽지 않다. covid['WHO Rigion'].unique() 전체 지표가 출력된다.

    Python/Pandas

    Pandas Dataframe 조건을 사용해 데이터 접근 관계연산자 unique NEW

    2021.12.22
    댓글 개

  • data.head(N) data.tail(N) data['column'] data.column dataframe의 각 column과 row는 Series의 병렬 연결이다. 따라서 인덱싱과 슬라이싱이 가능하다.

    Python/Pandas

    Pandas CSV 데이터 관찰 NEW

    2021.12.22
    댓글 개

티스토리툴바