์ผ | ์ | ํ | ์ | ๋ชฉ | ๊ธ | ํ |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- ์ธ๊ณต์ง๋ฅ
- AWS
- ์ฝ๋ฉํ ์คํธ
- AI
- ๋น ๋ฐ์ดํฐ
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์
- ํ์ด์ฌ
- ๊นํ๋ธ
- ํ ์คํธ๋ง์ด๋
- ๋ฆฌ์กํธ
- ํ๋ธ๋ก
- ๋ฐฑ์ค
- github
- ์๋ง์กด์น์๋น์ค
- tableau
- sap
- react
- ํ๋ธ๋ฃจ
- ๋ฅ๋ฌ๋
- ์๋ฐ์คํฌ๋ฆฝํธ
- Git
- abap
- ์ฝํ
- nlp
- DFS
- erp
- ์์ฐ์ด์ฒ๋ฆฌ
- ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ
- ํ ์คํธ๋ถ์
- ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์
- Today
- Total
๋ชฉ๋ก์๊ณ์ด ๋ฐ์ดํฐ (4)
DATA101

๐จ๐ป ๋ค์ด๊ฐ๋ฉฐ ๋ณธ ํฌ์คํ ์์๋ ์๋์ ๊ทธ๋ฆผ์ฒ๋ผ, ํ์ด์ฌ subplot์ ํ์ฉํ์ฌ 2๊ฐ ์ด์์ ๊ทธ๋ํ๋ฅผ ํ๋์ figure์ ์ถ๋ ฅํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์๊ฐํฉ๋๋ค. Step 1. ํจํค์ง import ๋ฐ์ดํฐ ์๊ฐํ๋ฅผ ์ํ matplotlib ํจํค์ง๋ฅผ ์ค์นํ๊ณ import ํฉ๋๋ค. import matplotlib.pyplot as plt ๐ฏ ํจํค์ง ์ค์น๋ฐฉ๋ฒ ๋๋ณด๊ธฐ pip install matplotlib Step 2. ๋ฐ์ดํฐ์ ์ค๋น ์ ๋ ์๋ณ ๋ฐ์ดํฐ ๊ฑด์๋ฅผ ์ ์ฅํ series ํ์ ์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํ ๊ณํ์ ๋๋ค. 1) ์ฒซ ๋ฒ์งธ ๋ฐ์ดํฐ์ 2) ๋ ๋ฒ์งธ ๋ฐ์ดํฐ์ Step 3. x์ถ, y์ถ ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ๋ฆฌ x์ถ๊ณผ y์ถ์ ๊ฐ๊ฐ ์๊ฐํํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๊ฐ๊ฐ ๋๋๋๋ค. x1 = dataset_pos_m.index y1 = dataset_p..

๐ก ๋ค์ด๊ฐ๋ฉฐ ๋ณธ ํฌ์คํ ์์๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ฃผ ๋จ์๋ก ์นด์ดํ ํ๊ณ ์ด๋ฅผ ์๊ฐํํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์๊ฐํฉ๋๋ค. 1. ํจํค์ง import import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ถ๋ฌ์ค๊ธฐ ํฌ์คํ ์์ ์ฌ์ฉ๋๋ ๋ฐ์ดํฐ์ ์ ๊ณต์ ๊ฐ ๋ถ๊ฐํ์ค๋ ํ์ต ๋ชฉ์ ์ผ๋ก๋ง ๋ด์ฃผ์๊ธธ ๋ฐ๋๋๋ค. DATASET = pd.read_csv('./dataset_app_review.csv') DATASET.head() 3. ๋ฐ์ดํฐ ํ์ ํ์ธ DATASET.dtypes ์๋์ ๊ฐ์ด, ๋ ์ง ์ ๋ณด(date)๋ ํ์ฌ ์ ์ํ(int)์ ๋๋ค. ํธ๋ฆฌํ๊ฒ ๋ ์งํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ฒ๋ฆฌํ๊ธฐ ์ํ์ฌ ์ด๋ฅผ datetime ํ์ ์ผ๋ก ๋ฐ๊ฟ์ค ํ์๊ฐ ์์ต๋๋ค. 4. ๋ฐ์ดํฐ ํ์ ๋ณ๊ฒฝ "์ฐ-..

๐ก ๋ค์ด๊ฐ๋ฉฐ ๋ณธ ํฌ์คํ ์์๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ ๋จ์๋ก ์นด์ดํ ํ๊ณ ์ด๋ฅผ ์๊ฐํํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์๊ฐํฉ๋๋ค. 1. ํจํค์ง import import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ถ๋ฌ์ค๊ธฐ ํฌ์คํ ์์ ์ฌ์ฉ๋๋ ๋ฐ์ดํฐ์ ์ ๊ณต์ ๊ฐ ๋ถ๊ฐํ์ค๋ ํ์ต ๋ชฉ์ ์ผ๋ก๋ง ๋ด์ฃผ์๊ธธ ๋ฐ๋๋๋ค. DATASET = pd.read_csv('./dataset_app_review.csv') DATASET.head() 3. ๋ฐ์ดํฐ ํ์ ํ์ธ DATASET.dtypes ์๋์ ๊ฐ์ด, ๋ ์ง ์ ๋ณด(date)๋ ํ์ฌ ์ ์ํ(int)์ ๋๋ค. ํธ๋ฆฌํ๊ฒ ๋ ์งํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ฒ๋ฆฌํ๊ธฐ ์ํ์ฌ ์ด๋ฅผ datetime ํ์ ์ผ๋ก ๋ฐ๊ฟ์ค ํ์๊ฐ ์์ต๋๋ค. 4. ๋ฐ์ดํฐ ํ์ ๋ณ๊ฒฝ "์ฐ-..

๐ ๋ชฉํ ์ซ์ํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ ์ง ํํ๋ก(i.e., datetime) ๋ณํํ๊ธฐ ์์: 20220816 (int) ๐ 2022-08-16 (datetime object) ๐ ๋ชฉ์ฐจ 1. ๋ฐ์ดํฐ์ ์์ 2. ๋ฐ์ดํฐ ํ์ ๋ณ๊ฒฝ 3. ์ฝ๋ ๋ฏ์ด๋ณด๊ธฐ ๐ ๋ฐ์ดํฐ์ ์์ ํ์ด์ฌ์ pandas ํจํค์ง๋ฅผ ํ์ฉํ๊ฒ ์ต๋๋ค. import pandas as pd ์๋์ ๊ทธ๋ฆผ 1๊ณผ ๊ฐ์ด, ๊ณ ๊ฐ ID, ๋ฆฌ๋ทฐ ๋ฑ๋ก์ผ, ํ ์คํธ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ๋ด๊ธด ๋ฐ์ดํฐ์ ์ด ์์ต๋๋ค. ์นผ๋ผ๋ณ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ ์ ํ์ธํด ๋ด ๋๋ค. ์์ ๊ทธ๋ฆผ 2์ ๊ฐ์ด, date ์นผ๋ผ์ด ์ ์ํ์ธ ๊ฒ์ ํ์ธํ์ค ์ ์์ต๋๋ค. ๐ก ๋ฐ์ดํฐ ํ์ ๋ณ๊ฒฝ ์ด์ date ์นผ๋ผ์ datetime ํํ๋ก ๋ณํํด ๋ณด๊ฒ ์ต๋๋ค. ๐ ์ฝ๋ DATASET['datetime'] = DATASET['date'].ap..