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import pandas as pdimport seaborn as snsdf = pd.read_csv('/young_survey.csv')df.head()young_survey.csv를 읽는다.5개의 행과 147개의 열이 있는 것을 알 수 있다. 음악에 관한 설문조사였나보다.basic_info = df.iloc[:, 140:]basic_info.head()basic_info에 140번 column부터의 값들을 저장한다.이 열들에는 다른 열들과는 다르게 기본적인 정보에 대한 것들을 담고 있다.basic_info.describe()이 열들의 통계값들을 살펴본다.basic_info['Gender'].value_counts()성별을 카운트해보자.여자는 587명, 남자는 405명이다.basic_info['Hand..
!pip install seaborn==0.9.0seaborn을 0.9.0 버전으로 설치하기import pandas as pdimport seaborn as snsbody_df = pd.read_csv('/body.csv', index_col=0)body_df.head()body.csv 파일을 읽고 head를 통해 맨 위 5개의 데이터들만 확인해보자.키와 몸무게에 대한 데이터들이 들어있는 것을 알 수 있다.sns.lmplot(data=body_df, x='Height', y='Weight')lmplot으로 x축에는 키, y축에는 몸무게에 대해 그래프를 그려보자.요런 그래프가 그려지는 것을 확인할 수 있다.키가 크다고 몸무게가 많이 나가는 것도 아니고, 키가 작다고 몸무게가 적게 나가는 것도 아니라는 것을..
여기서부터는 jupyter notebook사용 시 다운받은 파이썬 버전과 그 외 것들의 여러 충돌이 자꾸 발생하여 google colaboratory를 사용해 실습했다. 딱히 사용방법에 있어서 큰 차이도 없고, 웹을 통해 간단하게 할 수 있을 뿐더러, 로컬에서의 충돌같은 것들이 잘 일어나지 않아 쓰기 좋은 것 같다.import pandas as pdimport seaborn as snspandas 와 seaborn을 import해 각각 pd와 sns라고 간단히 사용한다.df = pd.read_csv('titanic.csv')dfdf['Age'].plot(kind='hist')df에 titanic.csv 파일을 읽고 df를 출력했다.df의 Age column을 히스토그램으로 그려본다.연령대별로 히스토그램이..