반응형 데이터 핸들링2 데이터 랭글링(데이터 분석을 위한 15가지 Pandas 기능) 데이터 분석가를 위한 최고의 무기! Pandas! Python의 이 강력한 라이브러리는 데이터 조작 및 탐색을 쉽고 즐겁게 만듭니다. 이번 포스팅에서는 "Palmer Penguins"라는 인기 있는 데이터 세트를 사용하여 Pandas의 고급 기능 중 일부를 살펴보고, 사용 방법의 예를 제공하도록 하겠습니다. # Palmer Penguins 데이터 불러오기 pip install palmerpenguins # palmerpenguins 라이브러리 설치하기 import pandas as pd # pandas 라이브러리 로딩 import seaborn as sns #seaborn 라이브러리 로딩 from palmerpenguins import load_penguins sns.set_style('whitegrid.. 2023. 2. 24. 데이터 분석의 70%를 처리할 수 있는 10가지 Python 작업 데이터 분석의 주요 업무는 데이터 사전 처리, 데이터 분석, 기계 학습 모델 생성, 모델 배포와 같은 다양한 작업을 포함합니다. 데이터 분석을 하기 위해서는 첫 번째, 데이터 조작(data handling) 기술을 알아야 합니다. 데이터 조작은 데이터를 읽고, 데이터에서 질문에 답을 얻을 수 있는 형식으로 변환하는 것에서부터 시작됩니다. Python 프로그래밍 언어에는 데이터 조작 및 데이터 분석 작업을 위한 Pandas 라이브러리가 있습니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석을 위해 알아야 할 상위 10가지 Python(pandas) 에 대해서 살펴보겠습니다. 1. Reading Dataset(데이터 읽기) 데이터는 모든 분석의 기본 구성 요소입니다. csv, Excel, 텍스트 등과 같은 다양한 파일 형.. 2022. 5. 21. 이전 1 다음 반응형