1. BoxPlot In [1]:%matplotlib notebook import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns In [2]:tips=sns.load_dataset('tips') In [3]:fig = plt.figure() sns.boxplot(x=tips['total_bill']) 우리가 여러 차례 정리한 BoxPlot인데, Seaborn은 BoxPlot을 더 쉽게 그릴 수 있도록, 일종의 interface를 제공하고 있다. 이를 Predefined plot이라고 하고, 사람들이 자주 쓰는 Plot들을 조금 더 간단하게 사용할 수 있도록 한다. 이는 Tip을 주는 데이터에서 To..

1. Data Input과 Data 형태 1차 분석 In [1]:import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np In [2]:data_url = 'HousingData.csv' #https://www.kaggle.com/altavish/boston-housing-dataset df_data = pd.read_csv(data_url) df_data.head() Out[2]: Boston Housing Price Dataset을 사용하여 종합 실습을 해보자. df_data.head를 통해 데이터에 어떤 값들이 있는지 한번 쭉 살피면 좋다. 실제 데이터는 kaggle에서 받을 수 있다. 2. NaN값 확인 및 처리 In [3]:fo..

0. 지난 포스트에 이어 지난 몇 차례의 포스트에 이어 MatPlotLib 그래프 꾸미기 실습을 진행할 예정이다. 통신 데이터를 기반으로 날짜별/통신사별 통신량을 분석하고자 한다. 우선은 데이터를 pandas로 읽어들이고 데이터 전처리를 하고 나면, 그때에야 비로소 MatPlotLib의 plot 기능을 사용할 수 있다. 지난 포스트들은 아래에 정리해두었다. 2020/12/31 - [Python과 머신러닝/MatPlotLib 데이터 시각화] - [Python.MatPlotLib] MatPlotLib으로 그래프 그리기, 시각화, subplot/axes, figure 2021/01/01 - [Python과 머신러닝/MatPlotLib 데이터 시각화] - [Python.MatPlotLib] 그래프 꾸미기 I -..

1. MatPlotLib .plot 함수를 사용하여 데이터 시각화하기 In [1]:%matplotlib notebook import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt In [2]:X = range(100) Y = range(100) In [3]:fig1 = plt.figure() plt.plot(X,Y) Out[3]: MatPlotLib란 데이터를 시각화하는 대표적인 도구이다. MatLab에서 쓰여젔던 기능들을 그대로 가져온 라이브러리이고, PyPlot 객체를 사용하여 데이터를 표시한다. 데이터를 시각화하는 것은 매우 간단하다. Figure 객체를 새로 생성한다 (그림으로 비유하면 새로운 도화지를 한 장 꺼내는 것과 동일) plt.plot 함수를 통해 시각화하..

0. 이전 글 Groupby와 관련한 기초는 이전 포스트에 정리하여, 해 포스트보다 더 기본부터 보고 싶다면 아래 글들을 읽는 것도 좋다. 2020/11/17 - [Python과 머신러닝/웹 데이터 추출] - [Python.Web] wget으로 웹 데이터 다운로드 및 파싱 - wget.download 2020/11/23 - [Python과 머신러닝/웹 데이터 추출] - [Python.Web] BeautifulSoup과 wget 으로 웹크롤링, 데이터 스크레이핑 2020/12/23 - [Python과 머신러닝/Pandas 데이터 분석] - [Python.Pandas] Groupby 함수 이해하기 - 1편 2020/12/24 - [Python과 머신러닝/Pandas 데이터 분석] - [Python.Panda..