[230206] 파이썬 라이브러리

Ch1. 데이터 구조

▫️ CRISP-DM : Cross-Industry Stansdard Process for Data Mining

• Business Understanding : 무엇이 문제인가?
  1. 문제 정의 (평가 지표)
  2. 분석 목표
  3. 가설 수립, X -> Y
• Data Understanding : 어디? => 원본 식별 / 가설이 진짜? => 목적(해석)이 중요해

  • EDA : 탐색적 데이터 분석 (그래프, 통계량)

  • CDA : 확증적 데이터 분석 (가설검정, 실험)

    1. 개별 변수

       	그래프	통계량
       숫자	히스토그램, 박스 플롯, kde plot	min, max, mean, std, 사분위수
       범주	bar plot	범주별 빈도수 비율

    2. 가설 X -> Y

    3. X1 vs X2

• Data Preparation : 모델링 하려면 어떤 구조?
  • 모든 셀은 값이 있어야/그 값은 숫자/경우에 따라 범위 일치
• Evaluation : 문제 해결된거야?
  
  

▫️ 분석할 수 있는 데이터

• 범주형, 질적, 정성적 데이터
  • 명목형 데이터
  • 순서형 데이터
• 수치형, 양적, 정량적 데이터
  • 이산형 데이터
  • 연속형 데이터
    
    
• 기본이 2차원 (Table, 2차원 Array, Data Frame)
  1. 행 하나하나가 개별적인 분석 단위, 데이터 한 건, 한 건
  2. 열은 변수, 요인 (x), 결과 (y)

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Ch2. 넘파이 (Numpy)

• 배열에 대한 이해
  ex) 3차원 배열 : shape : (2, 3, 5) => 3 x 5 배열이 2개 있다!
• Axis 0의 의미 : 분석 단위, 데이터가 몇 개인지

-a.ndim
-a.shape
-a.dtype
-a.reshape(3,4) / a.reshape(m, -1)

• np.argmax(), np.argmin()
  

• 조건 걸어서 변경
  
• 

-열별(axis = 0), 행별(axis = 1) 평균

• arr[ 행, 열 ] => 열은 생략 가능
  • 값, 단일 인덱스 arr[2, 3]
  • 값, 여러 인덱스 arr[ [ ], [ ] ] => 리스트
  • 범위 슬라이싱 2:7 => 2, 3, 4, 5, 6

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Ch3. 판다스 (Pandas)

• 데이터프레임 : 2차원 구조
• 시리즈 : 1차원, 열을 떼어낸 것 (하나의 정보를 떼어낸 것)
• csv 파일에서 읽어와 데이터 프레임을 만듦 => 실습
  
  
  ▫️ 자주 사용할 만한 메서드들
• head(): 상위 데이터 확인
• tail(): 하위 데이터 확인

  

• shape: 데이터프레임 크기 (행, 열 크기) = > 읽는 법 사진 첨부!
• index: 인덱스 정보 확인
• values: 값 정보 확인
• columns: 열 정보 확인

  

• dtypes: 열 자료형 확인
• info(): 열에 대한 상세한 정보 확인 (열 자료형, 값 개수 확인)
• describe(): 기초통계정보 확인
  
  
  ▫️ 정렬

  • 
  • 
  • 

▫️ 기본 집계 - .unique(), .sum(), .max(), mean.(), median.()

• 

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Ch4. 데이터프레임 조회 ⭐

• 

• .loc[조건]
  

• 
• 

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✔ 다음날 수업시간 복습

• 다음 날 복습하는데 예외가 있길래...
  

• between 공식 문서 찾아보니...inclusive
  

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Ch5. 데이터프레임 집계 (2/7 아침 강의)