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!pip install seaborn==0.9.0 seaborn을 통해서 더 다양한 그래프들을 그릴 수 있다. 위와 같이 작성해서 seaborn을 설치한다. 0.9.0버전으로 seaborn이 성공적으로 설치된 것을 알 수 있다. import pandas as pd import seaborn as sns pandas는 보통 pd로, seaborn은 sns로 간단하게 사용한다. body_df = pd.read_csv('body.csv', index_col=0) body_df.head() 위와 같은 데이터를 확인할 수 있다. body_df['Height'] Heignt column의 데이터들이다. body_df['Height'].value_counts() value_counts()는, 키 별 값들이 몇 개 있..

import pandas as pd df = pd.read_csv('body.csv', index_col=0) df.head(10) head안에 숫자를 입력하면, 앞에서부터 숫자만큼의 데이터들을 볼 수 있다. index_col=0은 0 번째 줄에 있는 값들을 column으로 사용하겠다는 것을 의미한다. 0으로 설정할 때는 기본값이 0이기 때문에 굳이 적지 않아도 된다. 키랑 몸무게에 대한 데이터가 담겨 있다는 것을 알 수 있다. df.plot(kind='hist', y='Height') 히스토그램을 그리기 위해서는 kind에 hist를 전달해주고, 보고 싶은 데이터에 대해 y에 전달한다. 데이터에 있는 키들의 분포를 알 수 있다. df.plot(kind='hist', y='Height', bins= 15..

%matplotlib inline import pandas as pd df = pd.read_csv('exam.csv', index_col=0) df.head() df.head()를 하면 기본적으로 앞의 5개의 데이터들을 보여준다. df['math score'].describe() math score column의 describe를 하면 통계적인 데이터들을 결과로 얻을 수 있다. 평균값이나, 최솟값, 25%, 50%, 75%지점과 같은 값들을 알 수 있다. df.plot(kind='box', y='math score') kind에 box를 전달하면 박스 플롯이 그려지고, y에 나타내고 싶은 column을 전달하면 된다. describe메서드를 통해 얻은 값들에 대한 대부분의 정보들을 이렇게 박스 플롯을 ..

%matplotlib inline import pandas as pd df = pd.read_csv('broadcast.csv', index_col=0) df 방송사들의 연도별 시청률이 들어있는 csv파일을 df에서 읽는다. df.loc[2017] loc를 통해 2017 행에 들어있는 데이터들을 본다. 방송사 별 2017년도 시청률이 실행결과 출력된다. df.loc[2017].plot(kind='pie') plot메서드의 kind에 pie를 전달하면, 그러면 이렇게 파이 그래프를 통해 방송사들의 시청률이 원에서 어느 정도의 비율을 차지하는 지를 볼 수 있다.