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Milky's note

[Part 2] 시각화-히스토그램

히스토그램 (hist)¶ 히스토그램은 도수분포표를 그래프로 나타낸 것으로서, 가로축은 계급, 세로축은 도수 (횟수나 개수 등) 을 나타낸다. 먼저 pandas를 이용하여 데이터 셋을 가져와서 그래프를 그리고, matplotlib.plot 라이브러리를 이용해서 파라미터 값을 하나씩 구성할 예정이다. pandas 활용¶ In [1]: import pandas as pd #우선 판다스 라이브러리를 import import matplotlib.pyplot as plt #다음으로 그래프를 그리기 위한 matplotlib.pyplot 라이브러리를 import 한다. # 한글 입력이 되지 않을 때는 다음 줄을 입력해주면 된다. # 맥에는 나눔 고딕이 아닌 애플고딕을 사용해야한다. from matplotlib impo..
Python/요약 정리 2022. 1. 19. 23:56
[Part 2] 시각화-바그래프

bar 그래프¶ bar 그래프는 그룹별로 비교할 때 유용하다. 먼저 pandas를 이용하여 데이터 셋을 가져와서 그래프를 그리고, matplotlib.plot 라이브러리를 이용해서 파라미터 값을 하나씩 구성할 예정이다. pandas 활용¶ In [1]: import pandas as pd #우선 판다스 라이브러리를 import import matplotlib.pyplot as plt #다음으로 그래프를 그리기 위한 matplotlib.pyplot 라이브러리를 import 한다. # 한글 입력이 되지 않을 때는 다음 줄을 입력해주면 된다. # 맥에는 나눔 고딕이 아닌 애플고딕을 사용해야한다. from matplotlib import rc rc('font', family='AppleGo..
Python/요약 정리 2022. 1. 19. 22:59
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
[Part 2] 시각화-라인그래프

line 그래프¶ line 그래프는 데이터가 연속적인 경우 사용하기 적절하다. (예를 들면, 주가 데이터) 먼저 pandas를 이용하여 데이터 셋을 가져와서 그래프를 그리고, matplotlib.plot 라이브러리를 이용해서 파라미터 값을 하나씩 구성할 예정이다. pandas 활용¶ In [6]: import pandas as pd #우선 판다스 라이브러리를 import import matplotlib.pyplot as plt #다음으로 그래프를 그리기 위한 matplotlib.pyplot 라이브러리를 import 한다. # 한글 입력이 되지 않을 때는 다음 줄을 입력해주면 된다. # 맥에는 나눔 고딕이 아닌 애플고딕을 사용해야한다. from matplotlib import rc rc('font&..
Python/요약 정리 2022. 1. 10. 23:40
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