빅데이터분석

본 포스팅에서는 Feature engineering 실습을 위해 1차적으로 가공된 타이타닉 생존자 예측 데이터를 활욯했다. 데이터 로딩 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline titanic = pd.read_csv('data/titanic.csv') titanic.info() 결측치 처리 titanic.isnull().mean() 결측치를 조회해보면 Age, Cabin, Embarked라는 변수에서 결측치가 보인다. 나이는 평균으로 처리해주고, 다른 두 변수는 새로운 범주를 지정해준다. 결측치를 굳이 새로운 범주로 분리하는 가장 큰 이유는 결측치..

Folium Folium은 leaflet.js를 기반으로 지도를 그려주는 Python 시각화 패키지이다. 모바일에서도 쓸 수 있을만큼 가볍고, pandas와 쉽게 연동하여 간편하게 시각화할 수 있다는 장점이 있다. 위치 좌표계 값을 이용해 지도 위에 시각화 할 수 있다. Map Folium의 Map 클래스를 통해 지도의 범위를 지정하고 표시할 수 있다. location 속성으로 나타내려는 지도의 정중앙 좌표를 설정할 수 있고, zoom_start 속성으로 배율을 설정할 수 있다. folium.Map.save()를 통해 설정된 지도를 html형식으로 저장 가능하다. import folium m = folium.Map( location=[37.4918346,127.0202431], zoom_start=15 ..

seaborn은 matplotlib로 바로 그린 그래프보다 가독성이 좋고, 폭 넓은 커스터마이징이 가능해서 애용하는 시각화 라이브러리다. set_theme()를 통해 배경, 폰트와 같은 기본 설정을 할 수 있고, set_palette()를 통해 그래프 컬러 조합을 선택할 수 있다. seaborn palette 예시 Choosing color palettes — seaborn 0.13.0 documentation Choosing color palettes Seaborn makes it easy to use colors that are well-suited to the characteristics of your data and your visualization goals. This chapter discus..

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[Python] 빅데이터분석 시각화 - 그래프 그리기 (Matplotlib) Matplotlib는 그래프를 그리는 함수를 내장하고 있는 확장 라이브러리다. matplotlib.pyplot을 import하여 해당 모듈의 각 함수를 사용해 간편하게 그래프를 만들고 변화를 줄 수 있다. 기본적으로 plot() xl-shine.tistory.com import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family='malgun gothic') plt.rc('axes', unicode_minus=False) %matplotlib inline # jupyter notebook에서 그래프를 보기 위한 코드 weathe..