Chloe’s closet

안녕하세요. 죠쵸입니다. Pandas, concat() 함수 사용하기 라는 주제로 오늘은 이야기 하려고 합니다. concat은 기존에 존재하는 데이터를 merge(통합/연결) 하는 기능을 합니다. 데이터를 분석 및 연산하기 위해서 종종 데이터를 merge(통합/연결) 할 필요가 있습니다. 지난 번 캐글의 타이타닉 경진대회 시 사용된 데이터를 통해서 사용방법을 나누도록 하겠습니다. 타이타닉 경진대회에 대한 기초지식은 지난 번 포스팅을 참고 부탁 드립니다. 2020/08/29 - [Data Science] - 캐글 타이타닉 데이터 분석 및 시각화 #concate() row(index) data 연결 train data와 test data를 통합하여 데이터를 분석하는 예제를 보여드리려고 합니다. Train d..

안녕하세요. 죠쵸입니다. Pandas, One Hot Encoding이라는 주제로 포스팅하고자 합니다. One Hot Encoding 을 간단히 설명하자면, Data를 Machine Learning 알고리즘이 알기 쉽게 변환해 주는 것입니다. 즉, 카테고리성 데이터를 각 카테고리별 컬럼으로 추가생성하고 Machine Learning 알고리즘이 알기 쉽도록(?), 예측을 더 잘 할 수 있도록 1과 0 또는 (True / False)로 값을 변환해 주는 것을 의미합니다. 캐글의 타이타닉 경진대회의 데이터를 예시를 보여 드리겠습니다. 참고로 캐글의 타이타닉 경진대회에 대한 포스팅은 이전 포스팅을 참고 부탁 드립니다. 2020/08/29 - [Data Science] - 캐글 타이타닉 데이터 분석 및 시각화 타..

안녕하세요. 죠쵸입니다. 지난 포스트에서 Pandas(판다스)는 무엇인가?에 대해서 알아보았습니다. 아마 해당 포스트로 대략적인 감을 잡으셨으리라 생각됩니다. 본격적으로 Pandas(판다스)를 사용하는 방법에 대해서 이야기 하려고 합니다. Pandas(판다스)의 여러기능 중에서 가장 기본이 되는 기능(명령)을 위주로 정리하였습니다. Pandas(판다스)를 사용하기 위해서는 기본적으로 Python을 실행할 수 있는 환경이 미리 준비되어 있어야 합니다. 준비가 안 되신 분은 Python 설치 가이드 글을 보시면서 환경 설정을 해 보시기 바랍니다. 추가적으로 Anaconda, Jupyter Notebook 의 환경을 준비하시면 실습하시는데 도움이 되시리라 생각 됩니다. Anaconda, Jupyter Note..

안녕하세요. 죠쵸입니다. Machine Learning(머신러닝)에 대해서 알아보고 공부하다가 Pandas(판다스)에 대해서 알게 되었습니다. 오늘은 Pandas(판다스)는 무엇이고, Pandas(판다스)의 기본적인 사용법에 대해서 정리해서 공유하려고 합니다. # Pandas(판다스)는 무엇인가? Pandas(판다스)는 Python(파이썬)의 Library 중 하나입니다. 이 Library는 데이터의 조작 및 분석을 위해서 사용 됩니다. Pandas(판다스)라는 이름도 "Python data analysis"(파이썬 데이터 분석)이라는 문구에서 유래되었다고 합니다. 머신러닝의 모델을 만들기 위해서 많이 사용되고 있는 중요한 Library입니다. 많은 시간이 데이터 분석을 위해 사용되는데, Pandas(판..

안녕하세요. 죠쵸입니다. 캐글의 경진대회 중 Bike Sharing Demand 경진대회의 데이터 분석 및 시각화를 Python을 통해서 진행하려고 합니다. 데이터의 분석은 좋은 머신런닝의 모델을 만드는 첫걸음이라 할 수 있습니다. Bike Sharing Demand의 자세한 정보는 아래의 캐글 웹사이트에 접속하시면 보실 수 있습니다. 참고로 해당 경진대회는 이미 종료되었지만, 데이터 다운로드 후 예측 데이터를 제출하고 그 결과를 확인할 수 있습니다. [캐글 Bike Sharing Demand - https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand] #Bike Sharing Demand - Competition Overview 캐글 Bike Sharing Demand 경진대회..