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이전까지 공부했던 numpy와 pandas를 활용하여 데이터 전처리를 해봅시다 :) - 공공데이터 포털(https://www.data.go.kr/)에서 제공하는 데이터를 활용 - 민간 아파트 가격동향 데이터(http://bit.ly/ds-house-price)를 이용 🌟 /// Error 메세지를 잘 확인해서 전처리를 이어가자 /// 🌟 우선 모듈을 불러오겠습니다. import pandas as pd 오늘 이용할 데이터셋을 불러오겠습니다. df = pd.read_csv('http://bit.ly/ds-house-price') # df에 저장 데이터셋을 우선 살펴보겠습니다. df out:::: - 5개의 컬럼과 4505개의 데이터가 있음 - 컬럼은 '지역명', '규모구분', '연도', '월', '분양가격(..

지난 글에 이어 pandas 모듈에 대해 알아봅시다 :) 14) row, column 추가 및 삭제 row의 추가 - dictionary 형태의 데이터를 만들어주고 append() 함수를 사용해서 데이터를 추가 - 반드시 ignore_index = True 옵션을 추가해서 에러가 나지 않음 df.append({'이름':'김사과','그룹':'애플','소속사':'apple','성별':'여자','생년월일':'2000-01-01','키':160,'혈액형':'A','브랜드평판지수':12345678},ignore_index=True) column의 추가 df['국적'] = '대한민국' 이런 경우에는 '국적' 이라는 새로운 컬럼을 만들어서, 이 칼럼의 모든 데이터를 일괄적으로 '대한민국'으로 입력하게 됩니다. 15)..

이전에 공부했던 numpy 와 함께 통계에 많이 쓰이는 pandas 모듈에 대해 알아봅시다 :) [pandas] - 데이터 작업을 쉽고 직관적으로 할 수 있도록 빠르고 유연한 데이터 구조를 제공하는 모듈 1) 모듈 불러오기 + 별칭 import pandas as pd 2) Series와 DataFrame - 1차원, 1개의 column은 Series라고 합니다. - 데이터프레임: 가로축, 세로축이 있는 2차원. 다양한 타입의 데이터를 저장하는 자료구조 기본적으로 Series를 만드는 방법 두 가지 pd.Series([1,2,3,4]) a = [1,2,3,4] pd.Series(a) 데이터 프레임을 만드는 방법 - 첫 번째 # DataFrame 만들기 1 product1 = [['삼성',990000, '갤..

통계할 때 자주 쓰이는 numpy 모듈을 알아봅시다 :) [Numpy] - 수학, 과학 계산용 패키지 - 성능: 파이썬의 리스트보다 빠름 - 메모리 사이즈: 파이썬의 리스트보다 작은 메모리를 사용 - 빌트인 함수: 선형함수, 통계관련 여러 함수들을 내장 1) 모듈 불러오기 import numpy numpy numpy out:::: 실행하게 되면 다른 사람이 만들어 놓은 모듈이 설치 되었다는 것을 알려줍니다. 2) 모듈 별칭 주기 # 별칭을 주자(as) import numpy as np np out:::: 별칭으로 실행하게 되어도 numpy로 실행했을 떄와 객체가 같음을 확인할 수 있습니다. 3) array(배열) - 여러 값들의 그룹 기본적으로 ndarray를 만드는 방법 arr = np.array([1..