eda12 [DAY 25] 서울시 코로나19 EDA - crosstab, str.contains와 isin, 데이터 시각화 DAY 24에 이어 서울시 코로나19 확진자 EDA를 했다. 다양한 분석을 하며 pandas에 더 익숙해지고 시각화에 대한 감을 잡은 것 같다. pandas의 crosstab 두 개의 변수에 대한 빈도수, 빈도 비율 구하기 # 연도, 퇴원현황 빈도수 구하기 pd.crosstab(index=df['연도'], columns=df['퇴원현황']) # pd.crosstab 으로 연도, 퇴원현황 두 개의 변수에 대한 빈도 비율 구하기 pd.crosstab(index=df['연도'], columns=df['퇴원현황'], normalize=True) * 100 각각 빈도수와 빈도 비율을 구한다. normalize=True로 전체 value에 대한 비율을 구해준다. 모두 합하면 100%가 된다. 위와 같은 데이터 프레.. 2023. 2. 1. [DAY 24] 서울시 코로나19 발생동향 분석 - index 다루기, 데이터 요약, 기술통계, 파생변수, 시각화 EDA를 시작했다. 서울시 코로나 확진자 데이터를 pandas DataFrame으로 다루어봤다. 실제 데이터를 분석하고 시각화해보는 시간을 가졌다. glob 파일 목록을 간편하게 확인할 수 있는 glob 사용법을 배웠다. 코드가 작성된 파일의 현재 폴더의 data 폴더 아래에 seoul로 시작되는 폴더 아래에 seoul로 시작되는 csv 파일을 찾았다. 이처럼 glob은 파일명을 정확히 작성하지 않아도 찾을 수 있어서 유용하다. 데이터프레임 만들기 확인된 파일 중 seoul-covid19-2021-12-18.csv와 seoul-covid19-2021-12-26.csv를 pandas의 read_csv를 이용하여 각각 df_01과 df_02에 데이터프레임으로 저장하였다. df_01은 18646 rows, d.. 2023. 1. 31. 이전 1 2 3 다음 반응형
