mean_so 님의 블로그

# 🚗 자동차 연비(mpg) 데이터 분석mpg : 지금까지 배운내용 활용해서 분석해보기 🚗 `mpg` 데이터셋을 이용해`pandas`, `seaborn`, `scipy` 등 다양한 라이브러리를 활용해, 차량 특성과 연비 간의 관계를 분석했습니다 이렇게 데이터를 한번 불러와주고 # 요약 순서표- 단계 할 일 코드 예시- 1단계 데이터 크기/구성 df.shape, df.columns, df.info()- 2단계 데이터 미리보기 df.head() / df.tail()- 3단계 수치 요약 df.describe()- 4단계 결측치 확인 df.isnull().sum()- 5단계 데이터 타입 파악 df.dtypes- 6단계 범주형 분포 확인 df['컬럼']..

🐼 Pandas StudyLog 1. 데이터프레임 기본 탐색 import pandas as pd import seaborn as sns tt = sns.load_dataset('titanic')🔍 기본 확인 함수함수설명head(n)앞에서 n개 행 보기tail(n)뒤에서 n개 행 보기shape행, 열 개수info()데이터 타입, 널값 등 전체 요약describe()수치형 컬럼 요약 통계columns컬럼 이름만 추출dtypes각 컬럼의 데이터 타입tt.head()tt.tail() tt.shapett.info()tt.describe() tt.describe(include=['object']) # 문자열 요약 list(tt.columns) 2. 컬럼 이름 변경하기 df = pd.DataFrame({ '분반'..

📌 Pandas 기본 개념 정리Python의 대표적인 데이터 분석 라이브러리인 Pandas는 구조화된 데이터를 쉽고 효율적으로 처리할 수 있게 도와준다.✅ Pandas란?Python 기반의 데이터 분석 & 조작을 위한 라이브러리**표 형태(정형 데이터)**를 다루는 데 최적화CSV, Excel, SQL 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져와 분석 가능💡 정형 데이터를 주로 분석한다는 점에서, 엑셀처럼 행과 열 구조를 가지는 데이터를 다룰 때 주로 사용된다!🔹 Pandas의 주요 데이터 구조1. Series – 1차원 데이터 구조정의: 인덱스와 값으로 구성된 Pandas의 1차원 데이터 타입특징NumPy 배열과 비슷하지만, 인덱스 레이블을 갖고 있어 데이터 접근이 더 직관적다양한 데이터 타입 저장..