Note

1. Scatter 차트 scatter 차트는 머신러닝에서 변수 간 상관관계(correlation)를 파악하기 위해 사용한다. : 선형 회귀 데이터를 활용하려면 라이브러리 임포트와 데이터를 불러오는 것이 항상 먼저이다. 남자 참가자와 여자 참가자를 분리해서 새로운 변수로 지정해준다. x 축에는 성별에 따른 나이로 지정을 하고 y 축에는 참가자의 공식적인 기록으로 지정해준다. y_female은 여성 참가자 나이에 따른 공식적인 기록이 정상적으로 실행되었는지 확인하는 과정이다. 그래프를 정리하면서 공통적인 것이 항상 먼저 그래프의 크기를 결정해준다. 그리고 내가 그리고자 하는 차트에 대한 기본 옵션을 설정해준다. 여기서 기본 옵션은 그래프의 모양이나 색, 투명도 등이 있다. 그 이후에는 label과 titl..

1. Pie 차트 라이브러리를 임포트하고 데이터 파일을 불러온다. 그 이후 그리고자 하는 변수에 대한 것을 튜플 형태로 라벨을 지정해준다. 이 코드는 밑에 나올 그래프 옵션 중에 차트를 입체적으로 표현하는 코드 중에 하나이다. 다른 차트와 마찬가지로 먼저 차트 크기를 설정해주고 차트에 대한 옵션을 지정해준다. 파이차트에서는 라벨 달기, 각 조정하기, 값을 소수점 어느 자리까지 표현할 것인가에 대한 옵션이 있다. 코드를 실행해서 출력하면 이와 같은 차트가 나오며 위에 레전드라고 적혀있는 부분은 범례라고 부르는 옵션이며 위치를 바꿔줄 수 있다. 2. Line 차트 이 차트는 1~100등 까지 풀타임, 30k, 20k, 10k 기록을 그래프로 그리는 작업이다. 필요한 자료인 전체 기록으로 새로운 데이터 프레임..

라이브러리 임포트 라이브러리 임포트와 데이터 파일을 불러온다. 18세 ~ 59세까지의 데이터만 불러와서 새로운 변수에 저장해준다. 프린트를 사용해 출력해보면 아래와 같은 사진으로 출력된다. 나이대별로 runner수가 얼마나 있는지 확인하기 위해 Age.value.counts()를 사용한 모습 그래프를 그리기 위해서는 x축과 y축이 필요하다. x축에 Age를 나열하고 y축에는 값들을 나열한다. x축을 나이로 나열하고 그에 해당하는 값을 그래프에 찍기 위해 숫자가 아닌 문자열 형태로 변환한 모습 y축에 값을 나열하고 비율그래프를 나타내기 위해서 ratio라는 새로운 변수를 만들어 준다. 비율로 바꾼 것을 누적데이터로 나타내어 최종적으로 100%를 만들어 주는 형식으로 바꾸어준 모습. 그래프를 그리기에 앞서 ..

필요한 라이브러리 임포트 1. column 차트 마라톤 대회 참가자 중 국적이 미국인 사람들만을 가져오기 (1) state별 runner 수 plt.figutr(fisize=(20,5))는 그래프 크기를 나타낸다 가로 세로의 크기이다. 그래프 함수 : sns.countplot() 사용했으며, 그래프 옵션을 통해서 제목과 x, y축의 이름을 정하고 크기까지 조절할 수 있다. 그래프를 봤을때 MA 주에서 가장 많은 사람이 참가했음을 한눈에 알아볼 수 있다. 시각화의 장점이라고도 할 수 있는 부분이다. (2) State, Gender 별 runner 수 위 그래프와 똑같이 그래프의 크키를 먼저 지정해주고 똑같은 함수를 사용했다. hue는 칼럼명 기준으로 데이터를 구분하게 하는 것인데 여기서는 Male/Fema..

# 데이터 다운로드 : 캐글 -> "finishers boston marathon 2015,2016&2017" # 셀 너비 비율 조정하는 코드 from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) # 데이터 불러오기(.csv) 라이브러리 입력 후 데이터 파일(.csv) 불러오기 파일 경로 앞에 온점은 현재 경로(pwd로 확인한 위치)에 있는 폴더에서 찾겠다 라는 뜻이다. 다른 경로에 있는 파일을 불러올 경우에는 파일 경로 전체를 입력해야 한다. 1. 데이터 확인 2015년의 데이터 프레임을 확인해 본 모습. 이와 마찬가지로 2016년과 2017년도 데이터도 확인해 본다. 데이터를 전처리하는 과정에 앞서 확인해 보는 것이 좋다. .isnull(..