빅데이터, 인공지능, 프로그래밍, 취미

안녕하세요 이승혁입니다. 오늘은 판다스의 내장 그래프를 이용해 데이터를 시각화 하겠습니다. 데이터를 분석해보면서 시각화가 정말 중요하단 것을 느꼈습니다. 내가 이해하기에도, 남을 이해시키기에도 가장 좋은 방법이었습니다. 데이터를 간략하고 예쁘게 시각화 할 수 있는 능력은 데이터 분석가에게 필수라고 생각합니다. ## 판다스 내장 그래프 판다스는 데이터를 시각화 하는 라이브러리인 Matplotlib의 기능을 일부분 내장하고 있습니다. 별도로 import 하지 않아도 간단하게 데이터를 그래프로 표현할 수 있습니다. Option 종류 Option 종류 'line' 선 그래프 'kde' 커널 밀도 그래프 'bar' 막대 그래프 - 수직 'area' 면적 그래프 'barh' 막대 그래프 - 수평 'pie' 원형 그..

산술 데이터를 갖는 DataFrame의 열에 통계 함수를 적용해 결과를 확인합니다. 특정 열에 적용할 수 있습니다. # mean - 평균값 산술 데이터를 갖는 각 열에 대한 평균값을 시리즈 객체로 반환 # median - 중앙값 데이터의 모든 열의 중앙값을 시리즈 객체로 반환 # max , min - 최대값 , 최소값 각 열 데이터의 최대값과 최소값을 반환 # std - 표준 편차 각 열 데이터의 1 표준 편차 값을 시리즈 객체로 반환합니다. 스칼라 값인 경우 float 유형으로 반환합니다. # corr - 상관계수 두 열 간의 상관계수를 반환합니다. 상관 계수의 범위는 -1

안녕하세요. 이승혁입니다. 판다스를 사용해서 csv, 엑셀, Json 등의 파일을 읽어옵니다. DataFrame 형태의 데이터를 확인할 수 있는 코드를 실습해 보겠습니다. ## 파일 읽기(read) 1. csv - pd.read_csv('경로/파일명') 2. excel - pd.read_excel('경로/파일명) 3. Json - pd.read_json('경로/파일명') 4. html - pd.read_html('경로/파일명') ## 파일 저장하기(save) 1. csv - pd.to_csv('경로/파일명') 2. excel - pd.to_excel('경로/파일명) 3. 하나의 액셀, 여러 데이터프레임 - pd.ExcelWriter('경로/파일명') 4. Json - pd.to_json('경로/파일명')..