데이터 분석

Data Numpy 1. python list와 Numpy ndarray 차이점 1.1 list : 다른 데이터 타입 저장 [1, 2.3, 3, 4, True, 'Hello'] 1.2 ndarray : 같은 데이터 타입 저장 [1, 2.3, 3, 4, True

1. ndarray의 사칙연산 2. 전치행렬 3. Iterator 1차원 2차원 ![](https://images.velog.io/im

1. Numpy와 Pandas 2. Index 지정 index 3. slicing 4. boolean indexing, fancy in

1. 프로그램적으로 SQL을 직접 이용 외부 모듈이 필요 => pymysql modeul이 필요 conda install pymysql 데이터베이스 (lecture_0317) 생성 제공된 script 파일을 이용해서 Table 생성 : 파일 - Open SQL S

pandas 특징 데이터 전처리 결측값 이상치 처리 중복값 처리 ![](https://images.velog.io/images/wldnjswld

DataFrame 결합 1. DataFrame 연결 DataFrame 생성 concat() : DataFrame 내의 값과는 상관없이 단순히 행 혹은 열방향으로 값을 연결 (concatenate) 1.1 행방향 1.2 열방향 2. Database Table의

1. Line plot plot()이라는 메소드를 이용해서 line plot을 그릴 수 있다. x 축의 자료 위치(x 축 눈금) => 눈금(tick)은 기본적으로 0, 1, 2, 3 여러가지 기능 DataFrame 생성 ![](https://images.velog.

Data 1차원 데이터의 수치지표 ![](https://imagedelivery.net/v7-TZByhOiJbNM9RaUdzSA/46823b21-25d5-4b01-06d9-c

2차원 데이터의 시각화 Scatter 공분산 상관계수 ![](https://imagedelivery.net/v7-TZByhOiJbNM9RaUdzSA/2f85ef

데이터 전처리 결측치 처리 이상치 처리 1. Boxplot plt.figure() : figure의 속성을 변경하는데 사용되는 함수 2. z-score ![](https://velog.velcdn.com/images/wldnjswldnjs/post/c3076cf

색인을 통해 데이터에 접근할 때 enumerate를 사용하는 유용한 패턴은 순차 자료형에서의 값과 그 위치를 dict에 넘겨주는 것이다.여러 단어를 시작 글자에 따라 사전에 리스트로 저장