Python_리스트, 딕셔너리

• 리스트 : 변수를 한꺼번에 지정 (대괄호)
  students_list = ["김철수", "김영희", "오영상",,,]
  students_list[2] 하면 결과값 '오영상'
• 딕셔너리 : {키 : 밸류, 키 : 밸류, ...}
  student_age = {'Jack': 32, 'Ritika': 31, 'Mark' : 22, 'Mathew' : 27}
  student_age['Jack']하면 결과값 32
  

리스트 연습
Quiz 1 리스트에서 4라는 데이터를 뽑아 봅시다.
Quiz 2 리스트에서 [5,6] 라는 데이터를 뽑아 봅시다.
Quiz 3 리스트에서 5 라는 데이터를 뽑아 봅시다.

list_exercise = [3,4,[5,6],8]
list_exercise[1]
list_exercise[2]
list_exercise[2][0]

딕셔너리 연습
Quiz 1 딕셔너리에 저장된 이름의 데이터를 호출 해봅시다.
Quiz 2 딕셔너리에 저장된 나이의 데이터를 호출 해볼까요?
Quiz 3 딕셔너리에 저장된 키의 데이터를 호출 해볼까요?

dic_exercise = {'name':'bob','age':21,'height':180}
dic_exercise['name']
dic_exercise['age']
dic_exercise['height'] 

📖 MISSION_ 피마 인디언 당뇨병 데이터 세트를 이용해 당뇨병 발생에 가장 많이 영향을 미치는 요소를 찾아봅시다. 단, 파이썬으로 진행해주세요!

• 데이터 업로드
• pandas 불러오고, 데이터 읽기
• 데이터클렌징(빈값 확인, 지우기)
• 요약보기
• 상관계수 구하기
• 상관계수 정리하기
• 표로 나타내기

import diabetes pandas as pd
diabetes=pd.diabetes('diabetes.csv', sep ',')
diabetes.head()
diabetes=diabetes.dropna()
diabetes.describe()
corr=corr.diabetes(method='pearson')
corr
corr=corr[corr.Outcome !=1]
corr 
import matplotlib.pyplot as plt
corr['Outcome'].plot.bar()

하나하나 코드를 뜯어보며 이해하는데 시간이 좀 걸렸고,
모든 코드를 다 외워 쓸수는 없을 것 같은데
다음 강의를 들으며 감을 익혀보도록 하자.