코딩하는 간호사

Pandas 연습 문제 풀기 -8 🐼 In [1]: # 라이브러리 임포트 import pandas as pd 데이터 알아보기¶ In [2]: import os os.listdir('./data') Out[2]: ['2014-baby-names-illinois.csv', '2015-baby-names-illinois.csv', 'billboard.csv', 'country_timeseries.csv', 'nav_2018.csv', 'pew.csv', 'stock price.xlsx', 'stock valuation.xlsx', 'tb-raw.csv', 'titles.csv', 'weather.csv'] In [3]: # 파일 './data/nav_2018.csv'를 encoding='utf-8'으로 불러와..

Pandas 연습 문제 풀기 -7 🐼 실습¶ In [1]: # dataframe import pandas as pd # 인구수:population, 땅넓이: area, 수도:capital data = {'country': ['Belgium', 'France', 'Germany', 'Netherlands', 'United Kingdom'], 'population': [11.3, 64.3, 81.3, 16.9, 64.9], 'area': [30510, 671308, 357050, 41526, 244820], 'capital': ['Brussels', 'Paris', 'Berlin', 'Amsterdam', 'London']} countries = pd.DataFrame(data) countries = cou..

Pandas 연습 문제 풀기 -6 🐼 필요한 라이브러리 임포트¶ In [1]: import pandas as pd import numpy as np [데이터] 확인¶ user_id 유저 아이디 age 나이 gender 성별 occupation 직업 zip_code 우편번호 파일 불러오기¶ read_csv를 통해 './data/users.csv'파일을 올바른 형태로 불러온 뒤 users에 저장해주세요. user_id를 인덱스로 설정해주세요. 열을 구분하는 구분자는 '|'임 In [2]: users = pd.read_csv("./data/users.csv", sep="|", index_col="user_id") users Out[2]: age gender occupation zip_code user_id 1..

Pandas 연습 문제 풀기 -5 🐼 필요한 라이브러리 임포트¶ In [1]: import pandas as pd import numpy as np 데이터 불러오기¶ read_csv를 통해 './data/drinks.csv'파일을 올바른 형태로 불러온 뒤 drinks 저장해주세요 In [2]: drinks = pd.read_csv('./data/drinks.csv') drinks Out[2]: country beer_servings spirit_servings wine_servings total_litres_of_pure_alcohol continent 0 Afghanistan 0 0 0 0.0 AS 1 Albania 89 132 54 4.9 EU 2 Algeria 25 0 14 0.7 AF 3 Ando..

데이터 EDA를 위한 Pandas 역량기르기 타~임! 맛집 데이터를 정돈하기¶ In [1]: # 라이브러리 임포트 하기 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os In [2]: os.listdir('./data') Out[2]: ['.ipynb_checkpoints', 'auto-mpg.csv', 'euro12.csv', 'Euro_2012_stats_TEAM.csv', 'matzipData.csv', '남북한발전전력량.xlsx', '소상공인시장진흥공단_상가업소정보_의료기관.csv', '주가데이터.xlsx'] In [3]: # './data/matzipData.csv'을 읽어서 df에 대입하기, 단 인코딩은 utf-8 df = pd.re..

데이터 EDA를 위한 Pandas 역량기르기 타~임! 필요한 라이브러리 임포트¶ In [2]: import pandas as pd import numpy as np import os In [3]: os.getcwd() Out[3]: 'C:\\sona\\KDT\\pandas\\Day_2' In [4]: os.listdir() Out[4]: ['.ipynb_checkpoints', 'auto-mpg.csv', 'Euro_2012_stats_TEAM.csv', 'Example-01.ipynb', 'matzipData.csv', 'Pandas-05.ipynb', 'Pandas-06.ipynb', '남북한발전전력량.xlsx', '소상공인시장진흥공단_상가업소정보_의료기관.csv', '연습03.ipynb', '연습0..

데이터 EDA를 위한 Pandas 역량기르기 타~임! * 문제풀이 깃허브: https://github.com/LIMSONA/KDT/blob/main/pandas/Day_1/%EC%97%B0%EC%8A%B502.ipynb Step 1. 필요한 라이브러리 임포트¶ In [1]: import pandas as pd import numpy as np Step 2. 데이터 확인¶ 이번 데이터는 dictionary 형태로 주어져 있습니다 regiment 연대 company 군대 In [2]: # Create an example dataframe about a fictional army raw_data = {'regiment': ['Nighthawks', 'Nighthawks', 'Nighthawks', 'Night..

데이터 EDA를 위한 Pandas 역량기르기 타~임! * 데이터 출처: https://github.com/justmarkham/DAT8/blob/master/data/u.user GitHub - justmarkham/DAT8: General Assembly's 2015 Data Science course in Washington, DC General Assembly's 2015 Data Science course in Washington, DC - GitHub - justmarkham/DAT8: General Assembly's 2015 Data Science course in Washington, DC github.com Step 1. 필요한 라이브러리 임포트¶ In [5]: import pandas ..