Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- 월간결산
- 한빛미디어서평단
- 텐서플로
- 통계학
- 리눅스
- Linux
- 서평단
- 서평
- 파이썬 시각화
- tensorflow
- 매틀랩
- python visualization
- 블로그
- MySQL
- 한빛미디어
- Google Analytics
- Ga
- matplotlib
- Blog
- SQL
- 시각화
- 파이썬
- Visualization
- Python
- 딥러닝
- Tistory
- 티스토리
- Pandas
- MATLAB
- 독후감
Archives
- Today
- Total
목록dataprep (1)
pbj0812의 코딩 일기
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/KyUMi/btqG5K3PGX6/Yoye7oSdOeHX4vgjGXVlW1/img.png)
0. 목표 - dataprep 을 통한 EDA 1. 설치 pip install dataprep 2. 실습 1) library 호출 from dataprep.eda import * import pandas as pd 2) 데이터 읽기 - titanic 데이터 사용 train_df = pd.read_csv('/Users/pbj0812/Desktop/titanic/train.csv') 3) 전체 데이터에 대한 plot plot(train_df) - 위의 Show Stats Info 클릭시 요약 테이블 정보 호출 4) 데이터 카테고리화 및 재 시각화 - Survived와 Pclass는 숫자가 아닌 카테고리이기 때문에 object로 변환 for col in ['Survived', 'Pclass']: train_d..
ComputerLanguage_Program/PYTHON
2020. 8. 23. 01:09