2020.08.27
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 19회차 미션
어제 엄청난 실습을 하고.. 전처리하나씩 해서 나오는 데이터를 하나하나 걸르고, spss에서는 data cleaning이랑 비슷한건가..? 모두 클렌징하고 더이상 오류메세지가 안떴을때 그 쾌감-
데이터분석가님들이 가장 뿌듯함과 성취감을 느낄때가 이때가 아닌가 🥳
오늘부터는 데이터 시각화에 대해서 배웠다. 인포그래픽이다 뭐다 4-5년전부터 데이터 시각화가 한창 떴을 때부터 관심을 가져왔어서 이번시간부터 진도나가는 데이터 시각화부분은 더 집중하게되었다. 데이터 분석이든, 보고서든 정보를 한눈에 명확하고, 전달력있게 만들기 위해서는 데이터 시각화가 제일 중요하다고 생각한다.
데이터 시각화는 숫자, 문자로 된 데이터를 시각적으로 변환시킨것!
가장 많이 볼 수 있는 예제: 주식 그래프, 코로나 그래프를 예로 들어주셨다.
옵션별로 차이가 있고, x축,y축을 어떻게 설정하느냐에 차이가 있지만 기본적으로 df.plot(kind='그래프 종류')를 해주면 끝!
kind 옵션:
가 있어서 여러가지 그래프를 출력할 수 있게되어있다.
그래프를 출력하기 전에 앞서 뽑고싶은 기준에 맞게 데이터를 그룹화 예를 들면 전국에서 서울 데이터만 추려내기,하거나 어떤 통계값을 하용할 것인지?(평균값, 갯수, 최대값)를 정해줘야한다. 그래프를 배우면서 재밌었던 부분은 세로로 된 막대그래프를 출력하고싶으면 df.plot(kind='bar')로! 옆으로 눕혀진것같은 가로로된 막대그래프를 출력하고 싶다면 bar에h를 붙여, df.plot(kind='barh')하면 된다!
df_seoul_year = df_seoul.groupby('연도').mean()
데이터 시각화는 평소에 흥미있었던 분야라 재밌게 마무리 했다! 02. 파트1 30부터 32번까지 수강완료!✊
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