데이터 시각화는 데이터 분석 업무에서 중요한 일이다. 데이터를 통해 추세와 경향성이 드러나는 데이터의 특징을 이해하고 새로운 패턴이나 특징을 발견해서 새로운 인사이트를 얻을 수 있다. 더불어 업무 이해 관계자들과 커뮤니케이션 과정에서 시각화한 데이터를 가지고 소통하기에 협업에서도 필수적이다. 파이썬에서는 패키지를 통해 그래프를 만들고 수집한 데이터를 시각화할 수 있는 패키지를 제공한다. 오늘은 그래프를 만들 때 사용하는 패키지와 시각화하는 법을 기술했다. seaborn 패키지 그래프를 만들 때 자주 사용되는 패키지이며, 코드가 쉽고 간결하다. 산점도(scatter plot)산점도 그래프는 x,y축에 점으로 표현한 그래프이다. 주로 나이와 소득같은 연속값으로 된 두 변수의 관계를 표현할 때 사용된다. mp..

파이썬 기본 규칙소괄호()- 함수 호출할 때 사용- 연산자 우선순위 (-곱셈보다 덧셈 등을 먼저 사용할 때)- 여러개의 조건절을 구분할 때 - 튜브(목록과 같은 인덱스 사용) 대괄호()- 리스트, 데이터프레임, 스트링 등에서 일부 데이터를 추출할 때(인덱싱)- 여러 개의 값의 묶음(그룹화) 따옴표 / 쌍따옴표('',"")- 의미상 차이는 없음.- 일반적인 스트링의 경우 ""- 문장에 '가 들어갈 경우는 "" / 반대의 경우는 ''- 리스트 내에 item의 경우 보통''데이터 전처리데이터 전처리는 분석에 적합하게 데이터를 가공하는 작업이며 데이터분석 업무에서 가장 많은 작업 비중을 차지한다고 한다. pandas 패키지는 전처리 작업시에 가장 많이 사용되는 패키지이다. 원하는 형태로 데이터 가공하기 (메소드..

함수와 패키지함수(function)함수란 입력 값을 활용하여 어떤 일을 수행하고 그 결과물을 내어 놓는 것. 마치 변수를 마법상자(함수)에 넣었다가 꺼내보면 원하는 결과물이 나오거나, 과일을 믹서기(함수)에 넣고 갈면 과일 주스(출력)가 나오는 것과 같음. ()가 붙어있는 모든 것들이 함수 패키지(package)함수가 여러 개 들어있는 꾸러미라고 보면 됨. 패키지에는 다양한 함수들이 있는데, 패키지를 설치하면 그 안에 들어있는 함수를 사용할 수 있음. 아나콘다에는 대부분의 패키지가 설치되어있음 패키지 로드하기(seaborn)- 그래프를 만들 때 주로 사용하는 패키지- 수십가지의 그래프 관련 함수가 들어있음- import 패키지 이름을 적으면 해당 패키지를 로드할 수 있음  데이터 프레임데이터를 다룰 때 ..

리스트(list)- 여러개의 데이터를 모은 것- index로 각 요소를 선택할 수 있음- 각 요소들은 엘리먼트 또는 아이템이라고 부름- 리스트의 내용은 변경 가능 리스트 메소드 (list method)append(x)리스트의 맨 마지막에 x를 추가 sort()리스트의 요소를 순서대로 정렬 (reverse = True : 내림차순)reverse()리스트를 역순으로 변환index(x)리스트에 x값이 있으면 x의 인덱스 값을 리턴insert(a,b)리스트의 a번째 위치에 b를 삽입remove(x)리스트에서 첫번째로 나오는 x를 삭제 (직접 지정)pop()리스트의 맨 마지막 요소를 리턴, 해당 요소 삭제count(x)리스트 안에 x요소의 개수를 리턴extend(x)리스트에 x리스트 더하기 반복문( loof)반복..