20220730 공부 기록

(1) 데이터 분석 공부 기록

titanic dataset에서 나이가 feature가 될 수 있는지 없는지를 확인하고 싶었다. 그런데 histplot으로 그렸더니, 관계성을 파악하기 힘들었다. 그래서 histplot과 선이 함께 그려지고, 생존 여부도 따로 그려지는 그래프 를 그렸다. 그 그래프가 displot (개정 되기 전 함수는 distplot) 이였고, 아래 링크를 통해서 FacetGrid parameter를 함께 사용할 수 있음을 알게 되었다.

sns.displot(data=df, x="age", col="pclass", hue="survived", kde=True)
# 이 그래프가 관계성을 파악하기에는 가장 보기 좋은 그래프이다.
# 이 그래프를 통해서 확실하게 나이와 객실 등급에 따라 생존 여부가 달라짐을 알 수 있다. feature로 지정하기.

• 참고 StackoverFlow : FacetGrid parameter X displot

위의 그림은 add categories를 이용해서 size column에 카테고리를 추가함을 보여주고 있다.

• 참고 공식 문서 : pandas add_categories

javascript에서는 삼항 조건 연산자가 따로 있었는데, 이와 비슷한 연산자는 np.where 이다.

np.where(조건, 조건이 참인 경우 값, 조건이 거짓인 경우 값)

• 참고 블로그 : series where | 삼항 조건 연산자

• 참고 공식 문서 : pandas dropna

한 권으로 끝내는 <판다스 노트>

• 복사
• 결측치 : 결측치 확인, 결측치 아닌 값 확인, 결측치 채우기 (통계값, 최빈값), 결측치 제거하기