Dataanalysis2

DataAnalysis2

2. 데이터 전처리 - 2

• 슬라이싱을 통한 행 선택

  • 데이터 프레임에서 몇 개의 행을 가져오고자 할 때 몇 가지의 방법이 있다.
  • 처음 5행만 얻으려면 head(), 마지막 5행만 얻으려면 tail()을 사용한다.

• 새로운 열 생성

• 데이터 분석 함수

  • describe()
  • count()
  • mean()

• 데이터 그룹핑

  • groupby() : groupby() 함수에 그룹을 묶을 때에 사용될 열의 레이블을 인자로 전달하면, 해당 열에 있는 데이터가 동일하면 하나의 그룹으로 묶인다.

• 데이터 필터링

• 데이터 결손값 처리

  • isna() : 데이터에 결손값이 있는지 확인한다.
  • dropna() : 빠진 값 찾고 삭제하기
  • fillna() : 빠진 값을 새로운 값으로 채우기

• 데이터 구조 변경

  • 딕셔너리 데이터를 이용하여 데이터프레임을 생성할 수 있다. 이때 키는 열의 레이블이 되고, 딕셔너리의 키에 딸린 값은 열은 채우는 데이터를 가진 리스트가 된다.
  • pivot()
  • concat() : 데이터 합치기

• 데이터 정렬

  • sort_values()

3. 데이터 시각화

• 데이터 시각화

  • 데이터 시각화는 점이나 선, 막대 그래프 등의 시각적 이미지를 사용하여 데이터를 화면에 표시하는 기술.
  • 효과적인 시각화는 사용자가 데이터를 분석하고 추론하는데 도움이 된다.

• Matplotlib

  • 가장 널리 사용되는 시각화 도구 패키지
  • pyplot 모듈을 불러와서 plt라는 별칭으로 지정
  • title
  • xlabel, ylabel
  • 하나의 차트에 여러 개의 데이터를 그릴 수 있다.

• 차트 장식

  

• 막대형 차트

  

• 산포도 차트

  

• 파이 차트

  

• 히스토그램

  

• 상자 차트

  

• 한 화면에 여러 그래프 그리기

  • subplots()