1. 결측치 처리(전처리 작업): 누락 데이터와 중복 데이터의 처리정확한 데이터 분석을 위해서는 정확한 데이터가 준비되어야 할 필요가 있다. 이를 위해 누락된 데이터나 중복 데이터를 제거해주는 전처리 작업이 요구된다. 결측치를 NaN 값이라고 보통 부르는데, 이러한 결측치는 정확한 분석을 하는 데 방해를 줄 수 있다. 아래와 같이 값이 끊기거나, NaN 값을 만나면 오류가 발생하는 함수도 있기 때문에 이는 반드시 어떤 방식으로든 처리해주는 것이 필요하다. 결측치를 처리하는 방법은 두 가지로, 제거하거나 다른 값(EX. 평균값, 최빈값 등)으로 채우는 방법이 있다. 1) 결측치 찾기: info(), isnull(), notnull(), sum()결측치 처리에 앞서 해야 할 일은, 결측치의 존재 여부를 확인..

1. 열 이름 변경1) 일부 열 이름 변경: rename()전체 열 중에 1, 2개를 바꾼다면 이 방법을 사용하는 것이 좋다. 그러나 전체 열 이름 바꿀 경우 비효율적# rename() 함수로 열 이름 변경 # 여러 개를 바꾸니 딕셔너리를 쓰면 좋겠다. tip.rename(columns={'total_bill_amount': 'total_bill', 'male_female': 'sex', 'smoke_yes_no': 'smoker', 'dinner_lunch': 'time'}, inplace=True) 2) 모든 열 이름 변경: columns 속성전체 열 이름 바꿀 경우 그냥 덮어씌워주면 된다. # 모든..

데이터프레임 생성우리의 목표는 데이터를 최대한 예쁘게 만드는 것이고, 그게 우리가 해야 할 작업이다. 이는 데이터 분석 작업에서 60% 정도를 차지할 정도로 중요하고, 또 많이 익숙해져야 하는 부분이다. '이거 해주세요' 하면 '네'하고 바로 할 수 있을 만큼. 의사가 수술할 때 어리버리 떨지 않는다. 그만큼 익숙해져야 한다. 뭘 해야할 지를 알고, 착착 수술해나가는 것이다.  데이터프레임이란?Pandas 사용 목적은 데이터프레임을 사용하기 위한 목적이다. 왜냐? 데이터를 처리, 조회, 분석하는 가장 효율적인 방법이 데이터프레임을 사용하는 것이다. 직접 만들 수도 있지만, 보통은 csv 파일, 엑셀 파일, 또는 DB에서 읽어온다.  데이터프레임 직접 만들기pd.DataFrame() 함수를 사용해 데이터프..

Numpy 배열의 기본 개념 이해# 리스트a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]# 2 곱하기?a = a * 2 # 각각의 요소에 2가 곱해지나 아니면 반복이 되나? 반복이 된다고 했다! # 확인print(a) # 요소에 2를 곱할 수가 없다. 안타깝지만 이게 리스트의 특징이다. 컴프리헨션을 쓰든지 해야 한다.리스트가 가지는 한계이다. for 문을 하든지, list comprehension을 해야 한다. 할 수는 있는데 많이 귀찮아진다...이 상황에서 우리가 배열을 쓴다면?# 배열a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # ap는 이제 리스트가 아니고, 배열이다. # 확인print(a) # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]# 2 곱하기a = a * 2#..

제어문(Control Statements)조건 처리(if문)나 반복 처리(for문, while문)를 통해 코드의 실행 흐름을 제어하기 때문에 제어문이라고 부른다. 조이스틱으로 왼쪽으로 가라, 오른쪽으로 가라, 이렇게 하는 것과 비슷한 것으로 생각하자.  if 문가장 대표적인 제어문이 if문이다. 특정 조건에 맞는 경우에만 코드를 실행하고 싶을 때 사용하게 된다. 콜론(:)과 들여쓰기는 필수라는 점을 기억하자!  1. 단순 if문조건이 참인 경우만 처리한다. 조건이 거짓인 경우는 아무 처리도 하지 않는다. 그렇기에 else:를 따로 써주지 않아도 괜찮다!2. if ~ else문조언이 참인 경우와 참이 아닌 경우 각각 처리한다. 만약 if ~ else문을 단순 if문으로 나타내려면 다음과 같이 할 수 있다...

변경 가능한 것: 딕셔너리, 데이터프레임, 리스트변경 불가능한 것: 튜플, 숫자, 문자형  리스트는 안에 요소를 정의하면, 순서가 쉽게 안 변한다. 그 순서가 절대 바뀌지 않기 때문에 인덱싱이 가능하다. 순서가 바뀌지 않기 때문에 일관성 있게 인덱싱, 슬라이싱을 할 수 있는 것이다. 그리고 인덱싱 혹은 슬라이싱 결과에 대하여 요소를 변경하거나 삭제할 수 있다. 변경 가능한 자료형이기에 중간에 삽입을 할 수도, 값을 변경할 수도 있는 것이다. append(), insert(): 리스트에 요소를 추가# 리스트는 변경 가능한 자료형l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]l[0] = 100print(l) # 변경됨 # [100, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 튜플은 인덱싱 슬라이싱이..

리스트(List) 자료형문자열이 문자를 묶어서 갖는 자료형이었다면, 리스트는 여러 값을 묶어서 갖는 컨테이너 자료형 중에 하나다. 대괄호 안에 콤마(,)로 값이 나열되며, 이 값들은 '요소'라고 불린다. 이 세상의 온갖 데이터(숫자, 문자, 파일, 이미지 등)가 리스트의 요소가 될 수 있고, 리스트조차 리스트의 요소가 될 수 있다. Python에서 제일 많이 사용되는 자료형이니 잘 알아두자.  컨테이너 자료형Python은 여러 값을 묶어서 가질 수 있는 컨테이너 자료형을 제공하며, 문자열(String), 리스트(List), 튜플(Tuple), 집합(Set), 딕셔너리(Dictionary) 등이 포함된다. 여러 값을 묶기 위해 문자열을 제외하고 괄호가 필요한데, 어떤 괄호를 사용하는가에 따라 자료형이 결정..

1. 문자열 사용2. 문자열 연산3. format 메서드 사용4. 문자열 인덱싱과 슬라이싱 1. 문자열 사용 1) 문자열의 나열문자열을 콤마(,) 없이 나란히 나열하면 합쳐진 결과를 얻으며, 문자열을 콤마(,)로 구분하여 나열하면 튜플(Tuple)이 된다. 더보기# 콤마 없이 나열s = 'hello' 'world'# 확인print(s) # 공백이 의미가 없어진다. # helloworld# 콤마로 구분해 나열s = 'hello', 'world' # s = ('hello', 'world')와 동일하다# 확인print(s) # ('hello', 'world')2) 여러 줄 문자열 표현\n을 사용하거나 문자열 앞뒤에 따옴표 세 개를 나열하여 여러 줄 표현이 가능하다. print() 함수를 사용해야 의도한 내용이..

==가 갖고 있는 값이 같다는 의미라면, is는 존재가 같냐는 것이다.  리스트# 같은 요소를 갖는 리스트 선언x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1, 2, 3, 4, 5]z = x# 변수 값 확인print('x =', x) # x = [1, 2, 3, 4, 5]print('y =', y) # y = [1, 2, 3, 4, 5]print('z =', z) # z = [1, 2, 3, 4, 5]x, y, z 변수를 가진 세 리스트에 대해서, 세 변수가 갖고 있는 값은 같다. # 값이 같은가?print(x == y) # Trueprint(x == z) # True둘다 True이므로, 같은 값을 가지고 있다. # 같은 객체인가? 존재가 같나?print(x is y) # Falseprint(x is z)..

변수(Variables)변수는 값을 담는 상자라고 생각하자. 나중에 연산 등 '재사용'의 목적을 위해 값을 담아두는 존재이다. 마치 내가 쓰던 물건을 버리지 않고 '아, 나중에 여기 뒀다가 또 써야지.' 하고 잠시 담아두는 것과 같다. 어떤 특정 데이터를 잠시 담아서 나중에 쓰려고 가지고 있는 것이다. 그런데 상자가 무척 많다면 알아볼 때 곤란할 수 있다. 그래서 이름만 봐도 쉽게 알 수 있도록 해두면 효율적으로 쓸 수 있다. 한편, 변수를 담아뒀는데 쓰지 않는다면 정말 아쉬울 것이다. 만들 필요가 없었던 게 아닌가..! 잘 이름을 지어두고, 이런 변수들에 담아진 수많은 데이터를 분석하는 것이 바로 우리가 하는 '데이터 분석'이 될 것이다. 변수 선언: '변수 = 값' 형태로 값을 대입변수의 자료형(= ..

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