행복한바보고양이😻

TIP💡주피터 노트북 한글타이핑 # 한글 찍기import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sb%matplotlib inlineimport platformfrom matplotlib import font_manager, rcplt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseif platform.system() == 'Darwin':    rc('font', family='AppleGothic')elif platform.system() == 'Windows':    path = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf"    font_name = font_mana..

Tidy Data란?데이터를 **관측값(row)**과 **특성값(column)**으로 정리하는 것.*각 행(row)**은 하나의 관측값에 해당하고, **각 열(column)**은 하나의 변수(특성)를 의미. 먼저 Pandas로 데이터를 불러오고 구조를 확인합니다.import pandas as pd# CSV 파일 불러오기df = pd.read_csv('../data/example.csv')# 데이터 구조 확인print(df.head())print(df.info()) Tidy Data로 변환하기 1. Pivot을 활용한 데이터 정리이 배열은 다양한 데이터 분석, 시각화, 수학적 연산 등에 활용될 수 있습니다.x = np.arange(0,9+1)y = xplt.plot( x, y )# 설명필요없고 표만 보여줘..

Pandas DataFrames 1. DataFrame 생성Pandas에서 DataFrame은 2차원 데이터 구조로, 행과 열로 구성된 데이터를 다룹니다.import pandas as pd# 데이터 생성items2 = [ {'bikes': 20, 'pants': 30, 'watches': 35}, {'watches': 10, 'glasses': 50, 'bikes': 15, 'pants': 5}]# DataFrame 생성df = pd.DataFrame(data=items2, index=['store 1', 'store 2'])# 출력 확인print(df)  출력: bikes pants watches glasses  bikes pants watches glassesstore ..

PandasPandas는 데이터 분석과 조작에 강력한 도구입니다. 아래와 같은 기능을 제공합니다:행과 열에 라벨 사용 가능기본적인 통계 데이터 제공NaN 값을 자동으로 처리숫자와 문자열을 자동으로 로드데이터셋을 병합(Merge) 가능NumPy 및 Matplotlib과의 통합 지원 1. Pandas Series 데이터 생성Pandas의 Series는 1차원 데이터 구조입니다. 라벨과 데이터를 연결하여 데이터를 효과적으로 다룰 수 있습니다.  TIP💡 위와 같이 불러올 단어 한두단어를 누르고 'Tab' 키를 누르면 단축키를 불러올 수 있습니다.   pandas 를 불러오는 방법import pandas as pdimport pandas as pdindex = ['eggs', 'apples', 'milk', ..