728x90 분류 전체보기104 Data Science - 시각화 (2) 안녕하세요, 이전 시간에는 Data Science에서 Data Frame의 시각화의 필요성과 선 그래프에 대하여 정리하였습니다. 오늘은 막대그래프에 대해 알아보겠습니다. 그전에 이 글에서 다룰 데이터는 남자/여자의 선호하는 운동에 대한 데이터입니다. 우선 막대그래프에 대해 먼저 알아보겠습니다. 막대그래프는 다양한 카테고리들을 비교하기에 좋은 그래프입니다. Pandas에서 막대그래프를 그리는 방법은 plot()함수 내에 kind='bar'로 설정해 주는 것입니다. 복습을 하고 넘어가자면 지난 시간에 정리한 선 그래프는 기본 그래프이므로 kind를 따로 지정해주지 않았습니다. (kind='line'이 기본 값입니다.) 위의 막대그래프에 여러 가지 변화를 줄 수 있는데요, 우선 세로 막대그래프가 아닌 가로 막.. 2021. 8. 22. Data Science - 시각화 (1) 안녕하세요, 면접 후유증 및 회사일로 인해 공부할 시간이 줄어들어 오랜만에 글을 적습니다. 이전 시간까지 Data Frame을 다루는 법에 대해 정리하였었는데요, 오늘부터는 시각화에 대해 정리하려 합니다. Data Science에서 시각화는 직관성을 올려줍니다. 시각화의 장점으로는 그래프로 볼 경우 테이블보다 패턴이 잘 보이므로 분석에 도움이 되고, 그래프에서는 이상점(Outlier)과 같은 문제점이 쉽게 보입니다. 테이블보다 그래프가 직관적인 예시를 하나 보고 넘어가겠습니다. 연도별 방송사의 시청률을 나타낸 테이블을 그래프로 변환해 보았습니다. 아래를 보시면 테이블을 보고 해석하는 것보다 그래프를 보는 순간 KBS의 시청률이 가장 높고 시간이 지날수록 떨어지고 있구나라는 것을 직관적으로 알 수 있습니다.. 2021. 8. 20. Python - Data Frame 다루기 간단 정리 문제를 풀면서 헷갈린 것들은 정리. -. Data Frame에서 원하는 값만 변경하는 방법: df.loc[조건1 & 조건2, “column이름”] = “변경 값” 적용 예시) 학년이 3학년이고, 성별이 남자인 학생의 취미(Column, Hobby)를 축구로 바꿔라 (Data Frame은 df) boolean1 = df['grade'] == 3 boolean2 = df['gender'] == male df.loc[boolean1 & boolean2, "Hobby"] = 'Soccer' -. Series.value_counts()의 리턴 값은 Series이고 Series.index를 사용하면 인덱스 값을 반환 [여기서 인덱스 = Row!] -. list(Series.index)를 하면 Series의 Inde.. 2021. 8. 16. 경력 면접 후기 경력 화상 면접을 이번 주에 보았다. 코로나 백신을 오전 8시에 맞고 오후에 면접을 보았는데, 역시 면접이란 게 끝나고 나면 아쉬움만 남는 것 같다... 막상 자기소개 등 준비는 많이 했지만 경력직이어서인지 자기소개를 시키지 않아 처음부터 페이스가 흐트러졌다. 면접관님들 중에 인사 출신이 있어서인지 분위기를 풀러 주시려 많이 노력해주셨다.(비록 나는 긴장이 안 풀렸지만...) 면접 내용은 말할 수 없지만 이전에 소자 파트에서 다른 파트로 온 것이 꾀나 흠이 되었다.. 비록 내가 원해서 온 인사이동은 아니었지만 면접관님들 입장에서는 이해가 안 가셨는듯한 분위기였다. 그래서 최대한 이전에 있던 파트에서 내가 해오던 일들에 대해서 어필을 하였고 최선을 다했기에 이제 결과를 겸허히 받아들여야겠다. 면접 결과는 .. 2021. 8. 13. 이전 1 2 3 4 5 ··· 26 다음
