matplotlib

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[..

240513 Today I Learn데이터 전처리하기iris 데이터셋을 활용해서 데이터 전처리iris_data = sns.load_dataset('iris')iris_data.head()Q1. 'species' 열 값이 'setosa'인 데이터 선택하기iris_data[iris_data['species']=='setosa']→ 조건 인덱싱하기 dataframe[조건]→ .loc를 활용할 수도 있음. `iris_data.loc[iris_data['species'] == 'setosa']`Q2. 10부터 20까지의 행과 1부터 3까지의 열 선택하기iris_data.iloc[10:21,1:4] 👇 .iloc : 인덱스를 이용해서 데이터 프레임 슬라이싱하기  [Pandas] 데이터 전처리 (2) 결측치 확인하..

240510 Today I Learn💡 matplotlib시각화를 위한 파이썬 라이브러리 중 하나로, 다양한 종류의 그래프를 생성하기 위한 도구를 제공2D 그래픽을 생성하는 데 주로 사용선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램, 산점도, 파이 차트 등 다양한 시각화 방식을 지원그래프를 색상, 스타일, 레이블, 축 범위 등을 조절하여 원하는 형태로 시각화할 수 있음그래프 그리기 도구matplotlib로 그래프 그리기import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt 💽 예시 데이터셋더보기newjeans = pd.DataFrame({ 'name' : ['Minji','Hanni','Danielle','Haerin', 'Hyein'], 'age' : [20, ..