
이때까지 데이터를 가공해보았으니 진짜 그래프를 만들어보자!! 먼저 그래프를 쉽게 만들 수 있는 seaborn 패키지를 사용해야한다. 1. 산점도 - 변수 간 관계 표현하기# x축은 displ, y축은 hwy를 나타낸 산점도 만들기import seaborn as snssns.scatterplot(data = mpg, x = 'displ', y = 'hwy')# x축 범위 3~6, y축 범위 10~30으로 제한sns.scatterplot(data = mpg, x = 'displ', y = 'hwy') \ .set(xlim = (3, 6), ylim = (10, 30))위에 코드처럼 x와 y 값에 limit를 두어서 필요부분만 상관관계를 분석할 수 있다.2. 막대그래프- 집단간 차이 표현하기 1) drv 그..

1.결측치 제거하기- 빠진 데이터, 이상한 데이터 제거하기 첫번째로 비어있는 값 혹은 누락된 값을 제거해볼게요!! 그렇다면 먼저 결측치(nan) 값이 있는 데이터프레임을 만들어봅시다.import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'sex' : ['M', 'F', np.nan, 'M', 'F'], 'score' : [5, 4, 3, 4, np.nan]})df df.dropna(subset = ['sex' ,'score'] )위의 코드를 통해 nan 값이 존재한 행을 제거 할 수 있다. 근데 아래의 코드를 사용하면 결측치를 가진 모든 행을 삭제할 수 있다. 그러나 이러한 방법은 필요한 데이터 까지 삭제 할 수 있으므로 지정해서 결측치를 삭제하는 방법으..

자 이어서 파이썬을 배워보자 .!!! 1. 집단별로 요약하기1) df.agg() ‘집단별 평균’이나 ‘집단별 빈도’처럼 각 집단을 요약한 값을 구할 때는 df.groupby()와 df.agg()를 사용합니다.# math 평균 구하기exam.agg(mean_math = ('math', 'mean')) 먼저 위의 값 같은 경우에는 math 행에 mean이라는 열만 불러 오는 함수라 고 보면된다. exam['math'].mean()np.float64(57.45) 위 두 코드는 똑같이 math 값에 평균을 뽑아내는 것은 동일하나 첫 번째 코드 같은 경우에는 표형태로 출력해준다. 2) df.groupby() exam.groupby('nclass') .agg(mean_math = ('math', 'mean'..
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