데이터 분석 종합반 1주차 + 2주차

1. 상관관계 분석

-> 음수, 양수 상관없이 값이 높으면 영향이 크다.

-> 양수: 값이 증가하면 결과가 증가

-> 음수: 한 변수의 수치가 증가할 때 다른 변수는 감소하는 경향

 

2. Python

-> Pandas: 데이터 전처리, 결측치 제거, 필터링 작업

-> Matplotlib: 데이터 시각화

 

3. 리스트

-> 순서를 맞춘다

-> 어떤 형태든 투입이 가능

-> ex) list_exercise = [3,4[5,6],7,8] 에서 5를 꺼내고 싶으면 print(list_exercise[2][0])

-> 리스트는 대괄호

-> 꺼내는 것도 대괄호

 

4.딕셔너리

-> 딕셔너리는 중괄호

-> 이름표를 주면서 저장

-> 꺼낼 때 대괄호에 키를 입력

-> ex) dic_exercise = {'name': 'bob', 'age': 21, 'height': 180}

-> print(dic_exercise['name']): bob

-> print(dic_exercise['age']): 21

-> print(dic_exercise['height']): 180

 

5. 문법

-> import pandas as pd #Pandas 사용선언

-> import matplotlib.pyplot as plt #Matplotlib 사용선언

-> import numpy as np #숫자연산

-> import seaborn as sns #다양한 스타일의 그래프 사용 가능

-> print(변수.isnull(), sum()) #결측값 개수 확인

-> 변수 = 변수.dropna() #결측값 제거

-> corr = 변수.corr(method = 'pearson') 

-> corr #상관계수(피어슨 방법)으로 출력

-> corr = corr.drop(['열'], axis = 'rows') #필요없는 열 삭제

-> corr['열'].plot() #그래프로 나타낼 열을 지정하는 코드

-> corr['열'].plot.bar() #막대그래프로 변경 

-> plt.figure(figsize = (x, y)) #그래프 크기 설정

-> plt.show() #그래프 나타내기