여니의 글로벌 도전기

2020.08.26 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 17회차 미션 16회차에서는 데이터 타입을 변경하는 법, 날짜를 datetime타입으로 변경하는 법 그리고 문자열을 apply함수를 이용하여 숫자열로 바꾸는 법을 배웠다. 오늘은 dataframe을 가지고 사칙연산하는 방법, 문자열과 산술연산이 가능한 숫자열을 분리시키는 법 그리고 원핫인코딩을 배웠다. 사칙연산은 +-*/와 같은 일반 수학기호를 쓰는 거라 굉장히 간단했다. 🔢dataframe의 사칙연산 column과 column 간 연산, 즉 시리즈와 시리즈끼리 연산하려면, df['column 이름'] +-*/% df['column 이름']을 하면 된다. 모든 시리즈의 값에 똑같은 값을 더하거나, 빼거나, 나누거나, 곱해..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 8. 26. 12:26

2020.08.24 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 15회차 미션 어제는 데이터 파일을 가지고 비어있는 값을 지우거나, 중복된 값을 지우는 방법을 배웠는데, 평균, 중위값으로 대치하여 결측값을 제거하여 데이터를 분석할 수 있어 실제로 판매업적, 고객 데이터를 정리하는 데 실용적 일 것 같다는 생각이 들었다. 아직까지는 간단하고 열과 행이 많지 않은 예제를 다루기 때문에 따라가기 쉬웠다. 오늘은 서로 다른 dataframe 파일을 합치는 코딩 방법을 배웠다. dataframe 파일을 합치는 것으로, concat과 merge있다. concat은 row나 column 기준으로 단순하게 이어 붙이는 방법이고 merge는 특정 기준index으로 병합하는 방법으로 이해했다. 📍 da..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 8. 24. 14:19

2020.08.23 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 14회차 미션 13회차에서는 컴퓨터활용 능력 시험을 준비하면서 이해도 되지않고, 지긋지긋했던 개념인 피벗테이블을 배웠는데, 강사님 설명도 듣고, 실제 예제를 가지고 실습해보니 그렇게 어렵지도 않은 개념이고, 엑셀을 하면서 생겼던 '피벗테이블 공포증'을 해소할 수 있었다. 오늘은 데이터파일에 없는 데이터, 중복된 데이터를 처리하는 방법을 배웠다. 📍결측값 채우기 지지난 시간에 결측값이라고 해서, NoN 'not a number'인 값만 출력하는 방법을 배웠었는데, 오늘은 데이터가 누락된 경우, 사고로 데이터가 누락되었을 경우와 같이 데이터에 결측값이 존재하는 경우, 이를 다른 통계값이나 숫자로 대치하는 방법을 배웠다. df..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 8. 23. 14:30

2020.08.22 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 13회차 미션 어제 엑셀과 비슷한 기능인 row, columns을 추가하기, 통계값을 구하는 방법을 배워서 이제 본격적으로 데이터를 다루나~ 하는 느낌이 들었다. 오늘은 피벗테이블에 대해서 배웠는데, 컴퓨터 활용능력 시험을 딸 때 굉장히 헷갈렸던 부분이라 제대로 잘들어봤다. 엑셀의 피벗테이블에 대한 공포증이 있어서 그런지 파이썬에서 피벗테이블과 그룹화를 하는 게 더 쉽게 느껴졌다. 📍 피벗테이블 컴활 시험보고 바로 잊어버렸는데, 피벗테이블은 데이터 열 중에서 두 개의 열을 각각 행 인덱스, 열 인덱스로 사용하여 데이터를 펼쳐놓은 것이었다. 엑셀에서 왼쪽에 있는게 행이니까, 왼쪽에 나타나는 인덱스를 행 인덱스! 마찬가지로 ..

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2020.08.21 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 12회차 미션 어제 df.loc 수업을 듣고, 생소한 개념이라 실습을 하느라 시간이 걸렸는데 오늘 수업을 듣고 보니 df.loc가 안쓰이는 부분이 없었다. 📍 결측값 색인 학교에서 전공수업을 들으면서 null hypothesis라는 '영가설'을 질리도록 많이 썼는데.. null을 파이썬에서도 보게되었다...😅 null은 NaN은 Not a number의 줄임말로, 빠진 데이터 값의 경우 NaN로 표기가 된다. 결측값이 있는지 확인해보려면 어제 공부했었던 df.info()를 확인하면 데이터가 어느정도 빠졌는지 쉽게 알수 있었다. 그 다음에 결측값을 색출해내기 위해서는 👉Boolean인덱싱을 활용하거나 👉isnull 와 is..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 8. 21. 11:48

2020.08.20 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 11회차 미션 10회차에서 데이터 파일을 불러와서 dataframe 데이터의 컬럼 제목 뽑아내기, 데이터 정보, 통계값 계산 그리고 정렬하는 방법을 배웠다. 오늘은 생소한 개념을 배웠지만, 그렇게 어려운 개념이 아니어서 강사님의 설명을 듣고 바로 실습에 적용할 수 있었다. 📍범위 안에 있는 데이터를 불러오는 loc &iloc 컬럼 선택하는 방법으로는 3가지로, df['칼럼이름'],df["칼럼이름"], df.칼럼이름이 있다. 하지만, 헷갈리지 않기위해서는 1번, 2번째 방법처럼 대괄호로 묶어주는게 낫다고 하셨다. 👉df.loc[행,열] : 콜론을 넣으면, 모든 행 또는 모든 열의 데이터를 가져온다. 예를 들면, 행을 입력하..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 8. 20. 17:44

2020.08.19 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 10회차 미션 어제부터 배우기 시작한 pandas는 엑셀이랑 비슷하기도 하고, 데이터를 입력하면 numpy에서 배운 행렬이 아닌 엑셀 시트로 출력돼서 이제 슬슬 데이터 분석📋을 하는 느낌이 들었다. 📁 csv와 excel파일 불러오기 csv나 excel 파일을 colabtory로 불러올려면, 1) 직접 파일을 파이썬에 업로드 하는 방법, 2) 구글 드라이브에 있는 샘플 파일을 읽는 방법, 3)파일 URL로 부터 바로 읽어오는 방법이 있다. 앞에서 배웠던 파일 불러오기랑 같은 맥락이라 쉽게 할 수 있었다. 📍 df.columns csv 파일을 불러와 df로 먼저 dataframe을 정의해주고 df.colums을 하면 데이터..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 8. 19. 18:17

2020.08.16 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 7회차 미션 6회차에서 조건이나 특정 인덱스의 값을 추출하고 싶을 때 쓰는 Fancy & boolean indexing과 범위를 설정하는 arange를 배웠다. fancy 인덱싱은 바로 이해할 수 있었지만, boolean 개념은 예제로 실습을 해봐야 이해할 수 있을 것 같다. 오늘 배운 개념 중에 강사님 강의를 듣기 전에는 sort가 말그대로 데이터를 추출하는 slicing과 같은 개념인가? 했는데.. 배우고보니 정렬과 관련된 코딩이었다. 📍Sort 1차원 array의 경우 뒤죽박죽된 데이터를 오름차순 혹은 내림차순으로 정렬된다. np.sort(arr) 기본적으로 오름차순으로 정렬되나, [::-1]를 추가하면 np.sor..

같이 공부해요/패스트캠퍼스ㅣ직장인을 위한 파이썬 데이터분석 올인원 패키지 Online 2020. 8. 16. 16:49