Ato(Z) { Code[ 'Story' ] }

1. 데이터 로드 및 결측치import pandas as pd# 데이터 로드df = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 데이터 파일 경로를 입력하세요.# 데이터프레임 기본 정보 확인print(df.info())print(df.describe())# 결측치 확인missing_values = df.isnull().sum()print(missing_values[missing_values > 0]) 2. 데이터 분포 및 상관관계 분석import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 히스토그램을 통해 각 컬럼의 분포 확인df.hist(bins=30, figsize=(20, 20))plt.show()# 상관관계 매트릭스corr_matrix =..

우리가 분석환경 설정에 소요되는 시간이 많다. 이런 부분은 자동화 스크립트를 이용하면 쉽고 빠르게 진행할 수 있다. 리눅스 분석환경 자동설정을 위한 shell script를 만들어 보자. 1. shell 스크립트 만들기. 간단하게 새 파일 생성후 첫번째 줄에 아래와 같이 작성하고 시작하자. 아래와 같이 작성을 마치고 저장하자. #!/bin/bash echo "Start env_setup shell script!!" exit 0 실행 방법은 아래와 같이 sh, bash 또는 파일명 입력 중 마음에 드는 방법으로 실행시킬 수있다. 1) sh env_setup.sh 2) bash env_setup.sh 3) ./env_setup.sh 추가적으로 필요 시 실행권한을 설정해 주면 실행에 자유롭다. chmod 75..

1. jupyterlab-variableInspector 설치 방법 : pip install lckr-jupyterlab-variableinspector 설명 : 현재 사용되는 변수와 값을 보여주는 Extension으로 데이터 프레임까지 확인 가능. 참고 : https://github.com/lckr/jupyterlab-variableInspector GitHub - lckr/jupyterlab-variableInspector: Variable Inspector extension for Jupyterlab Variable Inspector extension for Jupyterlab. Contribute to lckr/jupyterlab-variableInspector development by crea..

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이전글 : [Data Science 기초] Series [Data Science 기초] Series Series란? 데이터 처리를 위한 자료구조 1. pandas 자료구조 pandas는 고수준의 자료 구조와 Python을 통한 빠르고 쉬운 데이터분석 도구를 포함하고 있다. 명시적으로 축의 이름에 따라 데이터를 정력 atozcode.tistory.com 이번 시간에는 Series에 이어 DataFrame에 대해서 알아보자! 1. DataFrame이란? Series들이 결합된 형태 Series들의 이름이라고 할 수 있는 "Column"이라는 정보가 하나 더 들어간다. 각 Series(열)에 따라 Data Type이 다를 수 있다. 특성이 기본적으로 Series우선 즉, 위에서 아래 방향이다. 2. DataF..

Series란? 데이터 처리를 위한 자료구조 1. pandas 자료구조 pandas는 고수준의 자료 구조와 Python을 통한 빠르고 쉬운 데이터분석 도구를 포함하고 있다. 명시적으로 축의 이름에 따라 데이터를 정력할 수 있는 자료구조를 제공. 통합된 시계열 데이터 처리 기능을 제공. 시계열 데이터와 비시계열 데이터를 함께 다룰 수 있는 통합 자료구조 제공. 누락된 데이터를 유연하게 처리가능. SQL과 같은 데이터베이스처럼 데이터를 합치고(결합) 관계연산을 수행할 수 있다. 2. Series 일련의 Object를 담을 수 있는 1차원 벡터 Index라고 하는 배열의 데이터에 연관된 이름을 가지고 있다. Series 객체의 문자열 표현은 왼쪽에 Index를 보여주고 오른쪽에 해당 Index에 해당하는 값을..

판다스 이용해 큰 CSV파일에서 일부 읽어 오기 : nrows 옵션 pd.read_csv('파일명.csv', nrows=[읽어오고자 하는 라인수]) ex) df = pd.read_csv('bigdata.csv', nrows=10000)

# [Start Bootstrap - SB Admin 2](https://startbootstrap.com/theme/sb-admin-2/) [SB Admin 2](https://startbootstrap.com/theme/sb-admin-2/) is an open source admin dashboard theme for [Bootstrap](https://getbootstrap.com/) created by [Start Bootstrap](https://startbootstrap.com/). For the legacy Bootstrap 3 version of this theme, you can view the [last stable release](https://github.com/StartBoots..

1. 데이터 분석 모듈 import # 기본 모듈 import os # 데이터 분석 모듈 import pandas as pd import numpy as np # 시각화 모듈 import matplotlib.pyplot as plt # 프로파일링 모듈 import pandas_profiling pandas Tutorial : https://wikidocs.net/book/7188 [Python 완전정복 시리즈] 2편 : Pandas DataFrame 완전정복 안녕하세요! 파이썬 완전정복 시리즈의 저자 김태준 입니다. 파이썬 완전 정복 시리즈의 궁극적인 목표는 자신만의 알고리즘 트레이딩 프로그램 만들기 입니다. 본 도서는 ... wikidocs.net matplotlib Tutorial : https://..

간단한 정규식을 이용하여 날짜형태의 포맷을 확인하였다. digit type 및 자리수를 명시하여 boolean값으로 return하는 함수를 만들어 보았다. import re def check_date_format(input_date): regex = r'\d{4}-\d{2}-\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}' return bool(re.match(regex, input_date)) print(check_date_format("2022-05-30 18:30:25")) print(check_date_format("2022-5-3 18:30:25")) print(check_date_format("2022-5월-3일 18:30:25")) 결과 True False False 추가로, 입력받은 Text가..

1. 권한 * 권한이 필요하지 않은것으로 보임 2. 버튼을 누르면 이벤트를 브로드케스팅! package com.example.youbackplayer; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import android.app.Instrumentation; import android.os.Bundle; import android.content.Intent; import android.os.Handler; import android.view.KeyEvent; import android.view.View; import android.widget.Button; public class MainActivity extends AppCompatActivity { publ..