데이터분석 | 가장 적절한 고객 관리 타이밍 | 제품 수요가 많은 지역 찾기 0. 가설 설정하기 ▶ 가설1 : 가장 적절한 고객관리 타이밍은? 강의 완주율 개선을 위한 고객관리 메시지를 보낼 최적의 시간대 찾기 온라인 강의를 수강생들이 가장 많이 혹은 가장 적게 듣는 요일과 시간 찾기 1. 분석할 데이터 가져오기 ▶ 라이브러리 가져오기 import pandas as pd ▶ 스파르타 데이터 읽어오기 sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail.csv', sep = ',') sparta_data.head() lecture_id : 수강 강의 id access_date : 접속 시작 날짜 및 시간 user_id : 유저 id 2. 데이터 전처리하기 우리가 필요한 데이터는 '요일'과 '시간' 데이터 access_date (처리 일자) 데.. 데이터분석 기초 | .loc 사용법 | .iloc 사용법 | 문자형 데이터 인덱싱 | 문자형 인덱스 | 위치 기반 인덱싱 | set_index / reset_index 1. 라이브러리 설치 후 데이터셋 불러오기 ▶ 라이브러리 설치 import pandas as pd import seaborn as sns ▶ 데이터셋 불러오기 : 데이터셋 불러온 뒤 transpose()로 열과 인덱스 전치하여 문자형 인덱스 만들기 df = sns.load_dataset('penguins') df = df[:11].transpose() df 2. .loc : 문자형 데이터 인덱싱에 사용 2-1) 특정 문자형 인덱스에 접근 ▶ 1개의 문자형 인덱스 df.loc['bill_length_mm'] ▶ 2개 이상의 문자형 인덱스 * 2개 df.loc[['bill_length_mm', 'sex']] * 3개 df.loc[['bill_length_mm', 'species','sex']] 2-2) 인덱.. 이전 1 다음
