튜토리얼

Pandas read_csv() function is one of the most commonly used functions for importing data from a CSV file into a DataFrame. The function provides several optional parameters that can be used to customize the import process. Here are some of the most commonly used parameters of the read_csv() function: filepath_or_buffer: This parameter specifies the file path or URL of the CSV file to be read. It..

커리어리뷰 2023. 2. 21. 08:28

Here's a brief overview of how to use pandas in Python: Import pandas: To use pandas, you first need to import it into your Python script or Jupyter notebook. You can do this by using the following command: import pandas as pd. This will allow you to access all the functions and data structures provided by pandas, and you can refer to pandas as 'pd' in your code. import pandas as pd Create a Dat..

커리어리뷰 2023. 2. 20. 07:23

Pandas is a popular data analysis and manipulation library in Python that provides data structures and functions for working with tabular and time series data. It is widely used in data science, machine learning, finance, economics, and other fields where data analysis is a critical task. At the core of pandas is the DataFrame data structure, which is a two-dimensional table-like data structure ..

커리어리뷰 2023. 2. 19. 09:18

Python pandas is a popular open-source data analysis and manipulation library designed to work with tabular, labeled data. It provides data structures for efficiently storing and manipulating large datasets in a variety of ways. DataFrame: A two-dimensional table like data structure with labeled axes (rows and columns), which is similar to a spreadsheet or SQL table. It allows for data manipulat..

커리어리뷰 2023. 2. 18. 15:16

1. to_datetime 기본적으로 python의 pandas 패키지는 데이터를 읽어올 때 모든 데이터를 object type으로 인지하고 읽어옵니다. 이렇게 되었을 때 문제가 발생합니다. 우리는 흔히 "2022-06-11 22:00:10"을 2022년 6월 11일 22시 10초라고 해석할 수 있지만 컴퓨터는 저 데이터를 보여지는 그대로 문자라고 인식하게 됩니다. 따라서 시계열 데이터를 활용한 연산과 같은 작업을 할 수 없는 반쪽짜리 데이터가 되어 버리는 것입니다. 그래서 python 으로 데이터를 분석하고자 하실 때에는 반드시 데이터의 유형을 사전에 확인하셔야 합니다. 그런데 object로 인식된 데이터를 어떻게 시계열 데이터로 변경할 수 있을까요? pandas에서는 이를 해결하기 위해 to_date..

커리어리뷰 2022. 11. 9. 07:00

1. 행과 열 기본적으로 우리가 분석하는 데이터는 표의 형태를 띄고 있습니다. 즉, 테이블의 형태를 띄고 있는데요. 이러한 테이블은 크게 행과 열로 나누어 집니다. 간단하게 열은 데이터의 분류체계라고 보면 이해하기가 쉬울 것이고 행은 각 개별 데이터라고 생각하면 될 것 같습니다. 예를 들어 학생에 대한 테이블을 구성한다고 하면, 열 같은 경우에는 '이름', '학번', '성별', '전공' 과 같은 열들이 구성되어 각기 열에 적합한 데이터가 기재되며, 행 같은 경우에는 각 개인을 의미한다고 보면 이해하기가 조금 더 쉬울 것 같습니다. 2. 새로운 열 추가 #UUID 열의 데이터를 user_id 열을 생성하고 복사하기 raw_log['userid'] = raw_log['UUID'].copy() #열 이름을 묶..

커리어리뷰 2022. 11. 8. 07:30

1. Python? wiki 백과나 이런데 나오는 흔한 설명은 그만둡니다. 그냥 흔히 java 니 C니 하는 일종의 프로그래밍 언어의 일종이라고 생각하시면 됩니다. 그런데 데이터 이야기하는데 왜 python이라는 프로그래밍 언어를 이야기 하는지 궁금할 것입니다. python이라는 언어 자체는 사실 프로그래밍 언어이긴 하나 인간의 언어에 가까운 문법규칙들을 갖고있고 무엇보다 데이터 분석에 용이한 pandas라는 패키지를 갖고 있어 데이터분석가들은 python을 많이 사용 합니다. 그럼 이런 python을 어떻게 사용할까요? 1.1. python 설치 일단 Google 에서 anaconda를 검색해서 설치하세요. Anaconda는 쉽게 말해서 python과 같은 개발 환경을 쉽게 구현해주는 프로그램 정도로 ..

커리어리뷰 2022. 11. 6. 22:18

1. 기획자에게 데이터란 기획자에게 데이터 분석 역량을 요구하는 케이스가 많이 높아졌습니다. 당연히 데이터 수집 기술이나 디지털 환경 상에서 비즈니스들이 많이 이루어지다 보니 데이터의 중요성은 나날이 증대하고 있는 것이 사실입니다. 물론 서비스기획자에게 데이터엔지니어 수준의 데이터 관련 기술을 요구하거나 데이터과학자 수준의 데이터 분석 역량을 요구하진 않습니다. (잘하면 좋긴 하지만 그렇게 다 잘할거면 기획도 하고 개발도 하고 디자인도 하고...) 다만, 수집된 데이터를 어떻게 해석을 해야겠다거나 간단한 가공 정도는 할 수 있는 수준이 되면 좋긴 합니다. 단순히 데이터를 분석하기 위해서가 아니라 서비스기획의 뒷받침이 될 근거를 만들기 위함입니다. 아예 새로운 것을 만든다면 직관이 좀 더 중요할 수도 있습..

커리어리뷰 2022. 11. 6. 15:29