📒 Today I Learn/🐍 Python

상관관계 그래프 그리기💽 활용 데이터셋 - seaborn diamondsdiamonds = sns.load_dataset('diamonds')# diamonds에서 numeric 변수만 선택diamonds2 = diamonds.select_dtypes(include='number')diamonds2.head()📊 상관관계 히트맵 그리기heatmap_diamonds = sns.heatmap(diamonds2.corr(), annot = True, cmap = 'RdPu')heatmap_diamonds.set(title='corr plot')조인트 그래프 그리기💽 활용 데이터셋 - seaborn healthexphealth_exp = sns.load_dataset('healthexp')health..

누적 막대그래프 그리기💽 활용 데이터셋 - seaborn  Tipstips = sns.load_dataset('tips')tips2 = tips.groupby(['time','sex'])['tip'].mean().unstack(1)📊 누적 막대그래프 그리기#stacked=True 로 설정하면 누적그래프를 그릴 수 있습니다. stacked_plot= tips2.plot(kind='bar', stacked=True, color = ['#D4F0F0','#FEE1E8'])plt.title("Average tips by time")plt.xlabel("time")plt.xticks(rotation = 0)plt.ylabel("gender")plt.legend(loc='upper left')`kind = '..

240531 Today I Learn이상치, 결측치란?💡 결측치데이터 수집 과정에서 측정되지 않거나 누락된 데이터💡 이상치전체 데이터 범위에서 벗어난 아주 작은 값이나 큰 값 활용 라이브러리더보기import pandas as pd import numpy as npimport timefrom PIL import Imageimport warnings# 오류 경고 무시하기warnings.filterwarnings(action='ignore')결측치 처리하기1. 결측치 제거하기결측치가 있는 열 제거하기# 컬럼명이 'Unnamed:4'인 열 제거하기df3 = df3.drop('Unnamed: 4', axis=1)# 컬럼이 제거되었는지 확인하기df3.isnull().sum()## user id ..

240527 Today I Learn한글 깨짐현상 해결하기sns.lineplot(data=flights, x = 'year', y = 'passengers')plt.title('연도별 승객수')plt.title을 안에 한글로 된 텍스트를 넣으면 위와 같이 한글 깨짐 현상이 발생한다. 이 문제는 기본으로 사용중인 시스템 글꼴이 한글을 지원하지 않기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위해서는 한글 폰트를 별도로 지정해줘야한다.적용 가능한 한글 폰트 찾기 및 적용하기맥에서는 `/Users/user_name/Library/Fonts` 폴더에 폰트 파일이 저장되어있다. 아니면 '서체관리자'에들어가서 마음에 드는 한글 폰트를 선택한 뒤 'Finder에서 보기'를 선택해도된다. 보통 ttf 파일을 지원한다고 하는데, ..

240516 Today I Learn seaborn으로 회귀 그래프 그리기 [데이터 시각화] 파이썬으로 그래프 그리기 : seaborn (2) 회귀 그래프, 히트맵 그리기240516 Today I LearnRegression Plotregplot💡regplotsns.regplot(data=데이터프레임, x = "x축에 들어갈 데이터", y = "y축에 들어갈 데이터")scatterplot와 lineplot을 합쳐놓은 그래프lineplot은 scatterplot의 경향성을 예측archivenyc.tistory.comsns.lmplot(data=tips,x='total_bill',y='tip')plt.title('total_bill - tip Regression')회귀식 그리기💡 polyfit평균 제곱 ..

240516 Today I LearnRegression Plotregplot💡regplotsns.regplot(data=데이터프레임, x = "x축에 들어갈 데이터", y = "y축에 들어갈 데이터")scatterplot와 lineplot을 합쳐놓은 그래프lineplot은 scatterplot의 경향성을 예측하는 쪽으로 그어짐sns.regplot(data=tips,x='total_bill',y='tip')lmplot💡 lmplotsns.lmplot(data=데이터프레임, x='x축에 들어갈 컬럼', y='y축에 들어갈 컬럼')regplot과 다르게 hue를 사용해 categorical 변수를 지정해 카테고리별로 각각의 데이터 분포와 선형 관계를 표시할 수 있다.lmplot을 사용해 기본 그래프 그리기..