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Milky's note

전국 주차장 데이터

전국 주차장 데이터를 통하여 다음을 분석하려고 한다. 지역 별 주차장에 대한 분석 seaborn을 통한 주차장 시각화 데이터는 공공데이터 포털에서 받았고 위도와 경도를 이용한 데이터 시각화를 하기 위해 주차장 데이터를 찾아서 데이터 분석을 진행하였다. 데이터 출처 : https://www.data.go.kr/data/15050093/fileData.do 한국교통안전공단_전국공영주차장정보_20191224 주정차문화지킴이 시스템에 등록된 전국공영주차장정보(위경도, 주차장 유형, 주소 등) www.data.go.kr 1. 전처리 # null 값 데이터 삭제 park = park.dropna() park.info() 없는 데이터를 삭제해주어서 모두 not null인 걸 확인하였다. Int64Index: 9626..
데이터 분석/데이터분석 연습 2022. 5. 25. 14:41
부동산 데이터 전처리

쉬운 데이터 분석 문제이다. 아직 시각화는 나오지 않고 단순히 데이터만 전처리하는 과정이지만, 하나씩 해보면서 끈기랑 통찰력을 길러야겠다. 코랩에서 풀었고, 깃에 소스도 올려놓았는데 블로그에도 정리할 겸 올리게 되었다. 추후에 시각화도 추가할 예정이다. 1. 라이브러리 로드 import pandas as pd 2. 데이터 프레임 로드 (https://bit.ly/ds-house-price) df = pd.read_csv('https://bit.ly/ds-house-price') df 지역명규모구분연도월분양가격(㎡)01234...45004501450245034504 서울 전체 2015 10 5841 서울 전용면적 60㎡이하 2015 10 5652 서울 전용면적 60㎡초과 85㎡이하 2015 10 5882 ..
데이터 분석/데이터분석 연습 2022. 1. 11. 15:09
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