6주차
Sat. 13. 4.
Sun. 14. 4. - EDA 테스트
수강한 분량: EDA 범죄 데이터 이론
학습한 핵심 내용:
-범죄 현황 데이터 분석(GoogleMaps, Folium, SEaborn, Pandas Pivot_table 익히기)
데이터: 공공데이터포털
ㄴ310개의 데이터/ 단순 나열된 데이터를 간단하게 필요한 데이터로 정렬해야 한다.
-Pivot table
ㄴName을 인덱스로 두고 재정렬. 간단한 명령!
ㄴ갯수도 적용 가능.
aggfunc=[np.mean, len]
ㄴNaN 없애기
-깔끔하게 정리하기
-데이터를 표로 정리
-모듈 설치
- pip 명령
ㄴ 업데이트 상황 등에 따라 깨지는 등의 오류가 있을 수 있음 유의.
ㄴexport 할 때 느낌표 명령은 에러가 날 수 있으므로 느낌표 없이 사용하는 방법임.
- conda 명령
ㄴ channel(-c)이 있다는 것이 pip 명령과의 차이점!
-Google Maps API
ㄴ오픈 소스 플랫폼 사용의 단점임.
ㄴ개발 공부 시 어렵다고 생각하는 부분이 있으면 오히려 좋다. 스트레스보단 약점을 찾았으니 공부할 기회.
-반복문
for i in [1, 2, 3, 4]:
print("Number is", n)
for i in range(0, 10):
print(n ** 2)
ㄴ one line command를 선호
-Google Maps를 이용한 데이터 정리
- 주소와 위치 정보 얻기
ㄴ데이터가 리스트에 올라온다. 데이터에 접근하고 싶다면 대괄호를 열고 인덱스 번호를 적어야 한다.
ㄴ리스트 안에는 dict형으로 되어 있다.
- Pandas DataFrame에서 반복문: iterrows()
ㄴ count는 반복문 잘 돌고 있는지 확인용
- 표 정리
- 저장
- 구별 데이터로 변경
- 검거율(컬럼을 다른 컬럼으로 나누기)
ㄴ num: numerator, den: denominator
- 문제 발생
- 범죄 데이터 정렬을 위한 데이터 정리
ㄴ Normalization, MinMaxScaler 사용
ㄴ (쉬운 비교를 위해) 최대값으로 나눠서 0과 1 사이의 값으로 스케일을 바꾼다.
-인구와 CCTV 데이터 추가
- 지표 데이터 추가
이 글은 제로 베이스 데이터 취업 스쿨 강의 자료 일부를 발췌하거나 참고하여 작성되었습니다.
