배운것 들

EDA : Exploratory Data Analysis (탐구 데이터 분석)

-note 1

데이터 셋 불러오기

df = read_csv('url','각종 파라미터')
df = read_excel('url', 각종 파라미터')

각종 파라미터 :

• delimiter : 값과 값사이를 구분해주는 기호 설정 (csv는 ','가 default)
  ex) delimiter = ','
• index : 인덱스를 사용할 것인지(기존데이터에 index가 있다면 꺼주는 식)
  ex) index = False
• header : 데이터의 헤더를 설정해주는 것. csv는 기본적으로 첫행을 header로 지정해서 불러옴 (defualt = 'infer')
  ex) header = None
• names : 열 이름을 리스트로 입력해 줄 수 있음.
  ex) names = ['a', 'b', 'c']
• usecols : 데이터의 사용할 column을 선택해서 불러오고 싶을 때.
  ex) usecols = ['a', 'b'] or [0,1,2] or [0:-1] ...

각종 유용한 method

• df.shape : 데이터프레임의 크기(차원)을 볼 수 있다.
• df.dtypes : 데이터프레임의 각 열의 데이터 타입을 볼 수 있다
• df.head() : 데이터프레임의 윗부분을 대략 볼 수 있다.(5개 정도)
• fillna() : 데이터프레임의 nan값을 괄호값으로 채운다.
• dropna() : nan 데이터 행 제거

  그 밖의 배운 것

  import pandas as pd : pandas 라이브러리 import// pd로 사용
  import matplotlib.pyplot as plt : 그래프, 시각화 라이브러리
  import seaborn as sns : plt 의 업그레이드 버젼. 시각화 라이브러리