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아나콘다에는 seaborn이 있어서 따로 설치해주지 말고 import만 해주면 됩니다 (예전 anaconda는 없을 수도 있음)

데이터를 시각화 해보도록 합니다.

산점도 그래프

박스 그래프

히스토그램

Pie chart

저장을 하게 되면 data폴더 내에 thiees.csv 파일이 생기게 됩니다.

원래 인스톨 해줘야 하지만 우리는 아나콘다를 사용하고 있고 아나콘다 내부에 Matplotlib가 있기 때문에 

따로 설치해 줄 필요는 없습니다.

# Matplotlib 를 이용한 시각화
life_exp = df.groupby('year')['lifeExp'].mean() #Plot의 y축 데이터
life_exp.head()

%matplotlib inline   # notebook 안에다가 그래프를 그려줌.
#차트를 그려 봅니다.
# matplitlib를 임포트하면 DataFrame 내에 차트 메서드들이 동적으로 추가됩니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# 별칭으로 plt를 사용하겠습니다.
life_exp.plot()

year

year로 그루핑

그룹핑된 데이터 셋의 기초 통계량 계산

여러 콜럼의 산술 평균

Pandas는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리입니다.

위의 data.zip은 우리가 예제로 사용할 압축파일입니다.

이 압축파일을 사용하시는 jupyter폴더에 압축을 풀어주세요

쥬피터를 실행하시면 됩니다. 아래와 같은 화면이 나옵니다.

data를 확인해 보겠습니다.

이걸 확인하면 아래와 같은 정보가 있습니다.

이걸 가지고 실습을 시작하겠습니다.

메인화면에서 new - python3을 만들어 주겠습니다.

head()함수 : 앞에서부터 출력합니다. 기본값은 앞에서 5줄을 추출합니다.

tail()함수: 뒤에서부터 출력합니다. 기본은 5줄

type() 함수 : 데이터 타입의 확인

.clumns  : 어떠한 콜럼들을 가지고 있는가?

info() : 전반적인 정보 확인

.types : 자료형을 확인합니다.

단일 컬럼을 추출합니다.

복수개의 컬럼을 추출합니다.

특정 행을 추출합니다.

역 인덱싱

콜럼의 범위 지정