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!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..

%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 ..