데이터분석 시각화 | Matplotlib과 Seaborn | plot 함수 | linestyle 과 marker 종류 | Seaborn 내장 데이터셋 종류 | 그래프 자료 유형
0. 데이터분석 시각화 대표 라이브러리, Matplotlib과 Seaborn 앞서 Pandas로 데이터 분석을 어느 정도 마쳤다면, 이번에는 분석한 결과를 시각화해보자. 데이터를 시각화해주는 라이브러리는 대표적으로 Matplotlib과 Seaborn이 있다. 각 라이브러리의 활용법을 자세히 알아보고 싶은 분은 하단 링크 클릭! [참고 게시글] [AI기본과정/데이터분석 기초] - 데이터 분석 기초 | Matplotlib 데이터 시각화 | 라인 그래프, 히스토그램, 막대그래프, 산점도, 박스플롯 그리기 | 옵션 사용자화 방법(색 변경, 범례 설정, 선 스타일, 그리드, 타이틀 설정 등) 데이터 분석 기초 | Matplotlib 데이터 시각화 | 라인 그래프, 히스토그램, 막대그래프, 산점도, 박스 1. Ma..
데이터분석 전처리 | 데이터 선택 | iloc와 loc 사용법 | Pandas 컬럼 조건식 | 데이터프레임 컬럼 추가하기 | isin( ) 메소드 활용법
1. iloc와 loc ▶ iloc와 loc 차이 간단정리 - iloc는 정수 기반의 인덱스를 사용함 - loc는 레이블 기반의 인덱스를 사용함 1-1) iloc ▶ .iloc[행 번호, 열 번호] : 인덱스 번호로 선택하기 : 행 번호와 열 번호를 통해 특정 행과 열의 데이터를 선택할 수 이씀 df.iloc[0, 2] >> 인덱스 0행과 인덱스 2열의 데이터 값 선택 (파이썬은 0부터 세준다는 점을 주의할 것! 첫 번째 행, 세 번째 열 데이터 값이 추출될 것) ▶ .iloc 예시 import pandas as pd # 샘플 데이터프레임 생성 data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50], 'C': [100, 200, 300, 400, 500] }..
