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## 파이썬을 통해 그릴 수 있는 그래프를 확인해보자. https://github.com/youngwoos/Doit_Python/tree/main/Data GitHub - youngwoos/Doit_Python: 저장소 저장소. Contribute to youngwoos/Doit_Python development by creating an account on GitHub. github.com 1) 산점도 - 변수 간 관계 표현하기 import pandas as pd import numpy as np import seanborn as sns df=pd.read_csv('./mpg.csv') df # x축 displ , y축은 hwy를 나타낸 산점도 만들기 sns.scatterplot(data=df,x='d..

## 데이터 분석 명령어 정리 1) 조건에 맞는 데이터만 추출하기 --> query() # 숫자일때 df.query( 'english= 50') #여러 조건 한개만 충족 (or) df.query( 'nclass ==1 | math >=50' ) df.query( 'nclass in [1,3,5]' ) df.query('manufacturer in ["chevrolet","ford", "honda"]') # np where 조건 이 여러개 일 때로 아래와 같이 사용할 때 mpg['size']=np.where( (mpg['category'] == 'campact') | (mpg['category'] == 'subcompact') ,'small','large') # isin()을 사용하여 아래와 같이 코드를 ..

# #mpg 데이터를 분석하여 데이터 분석실습하기 https://github.com/youngwoos/Doit_Python/tree/main/Data GitHub - youngwoos/Doit_Python: 저장소 저장소. Contribute to youngwoos/Doit_Python development by creating an account on GitHub. github.com 1) 데이터 가져오기 import pandas as pd import numpy as np #pandas 출력 제한설정하기 pd.set_option('display.max_rows',30) pd.set_option('display.max_columns',30) df=pd.read_csv('./mpg.csv') df 2) ..

## 미국 동북중부 데이터를 가지고 데이터 분석 실습 진행하기 https://github.com/youngwoos/Doit_Python GitHub - youngwoos/Doit_Python: 저장소 저장소. Contribute to youngwoos/Doit_Python development by creating an account on GitHub. github.com 1) 데이터의 특징 파악 ( Data는 위에 자료 활용) import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_csv('./midwest.csv') df 데이터는 총 437개의 행과 28개의 열을 가지고 있으므로, 28개의 변수가 포함되어 있는 것을 확인할 수 있다. 변수의 속성을 확인하기 위해서 i..

## seaborn을 활용하여 titanic 데이터로 그래프 그리기 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns df=sns.load_dataset('titanic') df 1) 데이터 확인 2) 빈도 막대 그래프 # x축을 sex로 설정 sns.countplot(data=df,x='sex') sns.countplot(data=df,x='class',hue='alive') sns.countplot(data=df,y='class',hue='alive') ## pydataset을 활용하여 데이터 확인하기 pip install pydataset # colab / Jupyter notebook 활용시 !pip install pydataset 1) ..