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데이터 분석/파이썬 데이터 분석가 되기+챗GPT12

07장 의료 데이터 분석 프로젝트 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsheart = pd.read_csv('heart.csv')사용할 라이브러리들을 import하고 heart에 파일을 읽는다.list(heart.columns)열 이름들을 확인한다.heart.head(3)데이터 분석을 하기 전에 데이터셋의 앞 부분이나 뒷 부분을 확인하는 것은 중요하다. 심부전 데이터셋의 목적은 심장병의 유무를 예측하거나 관련된 패턴을 분석하는 것가장 중요한 변수는 심장병 여부를 나타내는 HeartDisease 변수이다. 결측값들도 잘 확인한다.heart.info()열 요약 정보를 확인한다.918개의 행과 10개의 열이 있고, Rest.. 2025. 3. 1.
06장 넷플릭스 데이터 분석 프로젝트 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns사용할 라이브러리들을 불러와서 별칭으로 지정한다.netflix = pd.read_csv('netflix_titles.csv')netflix.head()list(netflix.columns) #열 이름 확인netflix.head(3) netflix.info() #요약 정보 확인데이터셋을 불러와서 간단하게 확인한다.for i in netflix.columns: missingValueRate = netflix[i].isna().sum() / len(netflix) * 100 if missingValueRate > 0: print("{} .. 2025. 2. 23.
5장 연습문제 1번find() 함수를 사용하면 태그도 같이 출력되므로 .text를 붙여서 해당 태그의 텍스트만 가져온다. 2번 3번find() 함수를 사용하면 자동으로 첫 번째만 나오니까 find만 썼는데,오른쪽과 같이 쓰면 가져온 p태그들 중 0번째와 1번째만 가져오라는 의미를 더 잘 나타낼 수 있는 것 같다. 2025. 2. 16.
05장 웹 데이터 수집 라이브러리, 뷰티풀수프 05.1 웹 데이터 수집 기본 개념 알아보기 robot.txt: 웹 사이트 소유자가 크롤러에게 제공하는 지침서, 접근할 수 있는 영역과 없는 영역을 명확히 정의웹 크롤링: 크롤러라는 프로그램을 인터넷으로 보내 인터넷 콘텐츠를 자동으로 수집하고 색인화하는 것웹 스크래핑: 특정 웹 사이트에서 특정 페이지의 데이터 수집을 목표로 하는 프로그램요청: 서버에 데이터 요청: 서버에 데이터를 요청하는 행위응답: 서버가 데이터 보내줌서버가 요청에 대해 데이터를 보내주는 행위파이썬 + 뷰티풀수프: 데이터 속에서 원하는 데이터 찾기응답으로 받은 데이터에서 원하는 값만 찾을 때 파이썬과 뷰티풀수프 사용, 원하는 데이터의 위치는 CSS Selector로 지정soup.select('p.scraping')soup.select('.. 2025. 2. 16.
4장 연습문제 1번 2번kind='scatter'이 기본형이라 적지 않았는데 기본이어도 따로 적어두는게 더 직관적이라서 적어야겠다.title을 써서 y값을 직접 실행해가며 맞춰봤는데 suptitle도 사용할 수 있다는 걸 알아두자. 3번suptitle하고도 y값을 따로 정해줘야 제목이 보기 편하게 조정되는 것 같다.diag_kind를 kde로 따로 지정해줬는데 안 했는데도 자동으로 kde가 나오는 이유를 챗gpt에게 물어봤다.penguins 데이터셋의 변수들이 연속형이기 때문에 자동값이 kde로 설정되어 따로 지정하지 않아도 되는 것을 알게 되었다. 2025. 2. 8.
04장 데이터 시각화 라이브러리, 시본 04.1 시본 기본 개념 알아보기import seaborn as snssns.get_dataset_names()시본(seaborn)맷플롯립 기반의 데이터 시각화 라이브러리맷플롯립보다 간편하게 사용, 효과적으로 모양을 다듬을 수 있다.통계 데이터를 시각적으로 표현하는데 적절, 더 높은 수준의 그래프 생성 가능자체 데이터셋이 포함04.2 여섯 가지 그래프 이해하기  범주형 변수 산점도 그래프 sns.stripplot(x='day', y='tip', hue='sex', data=tips, alpha=0.7, ax=ax1)sns.swarmplot(x='day', y='tip', hue='sex', data=tips, palette='Set2', alpha=0.7, ax=ax2) 범주형 변수와 연속형 변수 간의 .. 2025. 2. 8.