📒 Today I Learn/🐍 Python

240516 Today I Learn💡 Seaborn 시각화를 위한 파이썬 라이브러리 중 하나로, matplotlib을 기반으로 하는 데이터 시각화 라이브러리이다. 데이터 유형에 따른 Seaborn 라이브러리 구분 그래프 유형함수자료 유형특징Line Plotsns.lineplot연속형 데이터데이터의 변화 및 추이를 시각화Bar Plotsns.barplot범주형 데이터카테고리 별 값의 크기를 시각적으로 비교Histogramsns.histplot연속형 데이터데이터 분포, 빈도, 패턴 등을 이해Box Plotsns.boxplot연속형 데이터의 분포중앙값, 사분위수, 최소값, 최대값, 이상치 확인Scatter Plotsns.scatterplot두 변수 간 관계변수 간의 관계, 군집, 이상치 등 확인Line P..

라이브러리 불러오기import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns베이직 문항1. 데이터 불러오기pandas를 import한 다음 데이터를 불러와서 데이터를 확인하세요.# 데이터 불러오기url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'columns = ['Sepal Length', 'Sepal Width', 'Petal Length', 'Petal Width', 'Species']iris = pd.read_csv(url, header=None, names=columns) 2. 데이터 구조 파악하기데이터셋의 첫 5행을 출력하고, 데이터..

240514 Today I LearnSeaborn 라이브러리를 이용해 산점도 그리기💡 Seaborn 시각화를 위한 파이썬 라이브러리 중 하나로, 다양한 종류의 그래프를 생성하기 위한 도구를 제공한다.matplotlib 기반비교적 짧은 코드로도 통계학의 주요 그래프를 빠르고 편리하게 만들 수 있음.Seaborn 라이브러리를 이용해 산점도 그리기1. seaborn 라이브러리를 import 해준다.import seaborn as sns2. seaborn 라이브러리에서 산점도를 그리는 함수는 .scatterplot이다.💡 seaborn 라이브러리로 scatter plot 그리기sns.scatterplot(data=데이터 프레임, x=x축에 들어갈 컬럼, y=y축에 들어갈 컬럼)# 이때 x와 y 값에는 df[..

240514 Today I Learn 데이터 결합하기Concat💡 Concat판다스 객체들을 수직/ 수평으로 붙이기pd.concat(['데이터프레임1','데이터프레임2'], axis=0/1)​Merge💡 Mergepd.merge(데이터프레임1, 데이터프레임2, on="공통된 컬럼", join = 'inner/outer/left/right/cross')공통된 컬럼이 있는 데이터프레임을 키값을 기준으로 합치고자 할 때 사용 가능특정 열에 따라 SQL 스타일의 조인을 사용할 수 있음 👇 SQL의 조인과 pandas Merge 함수의 조인 옵션 Comparison with SQL — pandas 2.2.2 documentationComparison with SQL Since many potential pa..

240514 Today I LearnData SelectionGetitem [ ]💡 dataframe['컬럼명']DataFrame에서는 column을 지정하여 데이터를 선택할 수 있다. 선택된 데이터는 series 형태로 반환된다. 예시슬라이싱을 이용해 추출 가능# 같은 결과값을 출력하는 두 코드df[0:3]df["20240513":"20240515"]숫자로 슬라이싱 하는 경우 [시작할 숫자 : 끝날 숫자 +1]문자로 슬라이싱 하는 경우 [시작할 문자 : 끝날 문자]Selection by label💡 loc : 라벨명으로 위치를 지정하여 데이터 추출특정 row를 매칭해 추출하는 경우# dates[0] = '2024-05-13'# row 값이 2024-05-13인 행 추출df.loc[dates[0]]#..

240513 Today I LearnBasic data structures in pandas판다스에서 제공하는 두가지 데이터 타입Series : 1차원 형태의 데이터 (파이썬의 대부분의 타입들이 들어갈 수 있음)DataFrame : 2차원 형태의 표로 이루어진 데이터 (행,열의 개념이 존재함)💡 데이터에서 이야기하는 차원이란?데이터의 속성(Attribute) 개수에 따라 차원을 구분한다.0차원 : schalar(스칼라) → 값1차원 : vector(벡터)  → 리스트2차원 : matrix(행렬)  → 2중 중첩 리스트3차원이상 : tensor(텐서) → 3중 이상 중첩 리스트Object Creation1. Series 만들기 : 리스트에 값을 넣어서 만들기s = pd.Series([1,3,5,np.na..