함께하는 데이터 분석

라이브러리 불러오기 import pandas as pd import seaborn as sns Seaborn을 활용하여 데이터 불러오기 mpg = sns.load_dataset('mpg') mpg.head() mpg=mpg.drop(columns='name') mpg.head() mpg['origin'].value_counts() >>> usa 249 japan 79 europe 70 Name: origin, dtype: int64 usa, japan, europe 3개의 값으로 origin 칼럼이 구성되어있음 get_dummies() pd.get_dummies(mpg) get_dummies()를 사용하여 간단하게 One-Hot Encoding을 한 것을 확인할 수 있음 결측 값이 존재한다면 dummy_..

안녕하세요! 이번에는 Python에서 Seaborn을 활용하여 범주형 변수의 시각화를 공부해보겠습니다. 라이브러리 실행 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns 데이터 불러오기 mpg = sns.load_dataset('mpg') 1개의 범주형 변수에 대한 시각화 sns.countplot(data = mpg, x='origin') countplot은 x나 y에 하나의 범주형 변수만 넣으면 나머지는 개수로 표현됩니다. sns.countplot(data = mpg, y='origin') mpg['origin'].value_counts() >>> usa 249 japan 79 europe 70 Name: origin, dtype: int64 ..

안녕하세요! 오늘은 Python에서 Seaborn을 이용하여 수치형 변수의 시각화를 공부해보겠습니다. Seaborn은 Matplotlib보다 고수준으로 코드도 간단하고 미학적으로도 괜찮습니다. 그렇다면 Matplotlib보다 Seaborn이 좋다는 것일까요? 결론적으로는 두 가지 라이브러리를 다 사용할 줄 알아야 합니다. Matplotlib과 Seaborn을 같이 사용했을 때 Seaborn만을 사용했을 때 보다 더 좋은 결과물을 얻어낼 수 있습니다. 이처럼 결국에는 두 가지 라이브러리를 함께 사용하는 것이 효과적입니다. 그러면 오늘은 Seaborn을 이용하여 시각화를 시작해볼까요? 라이브러리 실행 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns..