'Python/파이썬 데이터 분석' 카테고리의 글 목록

Python/파이썬 데이터 분석 (17)

[Python 데이터 분석] 가설 검정 (Hypothesis Testing)

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 12. 26. 22:01

| 가설 검정( Hypothesis Testing ) 가설 검정은 증명된 바 없는 주장이나 가설을 표본 통계량에 입각하여 진위 여부를 판단하는 통계적 추론 방식입니다. 통계적 근거에 기반한 가설 검정은 우리가 세운 어떤 가설에 대해 완벽하게 증명하지 못합니다. 하지만 그 가설이 어느정도 신뢰할 수 있는 지에 대한 어떤 측정값을 우리에게 제공해 줄 수 있습니다. 가설 검정은 귀무 가설(null hypothesis)과 대립 가설(alternative hypothesis)을 설정하여 현재 세운 가설이 맞는지 아닌지를 가늠합니다. 귀무가설은 어떠한 차이가 없거나 의미 있는 차이가 없는 경우의 가설, 관습적이고 보수적인 주장이며 기각(reject)이 목표인 가설을 말합니다. null hypothesis란 용어로 ..

[Python 데이터 분석] 판다스 분포 : 이항분포, 정규분포, 카이제곱분포 (Pandas Distribution : binomial, normal, uniform, chisquare)

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 12. 19. 23:51

| 판다스 분포 : 이항분포, 정규분포, 카이제곱분포 (Pandas Distribution : binomial, normal, uniform, chisquare) 판다스에서는 여러 확률분포들을 시뮬레이션 할 수 있도록 유용한 기능을 제공하고 있습니다. 다음은 그와 관련된 예제들입니다.import pandas as pd import numpy as np # 0.5의 확률로 1번 시도했을 경우 # 성공한 횟수를 나타냄 (binomial distribution) binom = np.random.binomial(1, 0.5) print(binom) # 0 # 0.5의 확률로 1000번 시도해서 성공한 비율 binom_possible = np.random.binomial(1000, 0.5)/1000 print(b..

[Python 데이터 분석] 판다스(Pandas Timestamp, Period로 시계열 데이터 다루기

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 12. 15. 17:33

| 판다스(Pandas) Timestamp, Period 판다스(Pandas)에서는 Timestamp, Period를 이용하여 시계열 데이터를 쉽게 다룰 수 있는 기능을 제공합니다. 다음 예제는 그 기능들을 이용하여 시계열 데이터를 만들고 처리하는 파이썬 코드들입니다. import pandas as pd import numpy as np time1 = pd.Timestamp('9/1/2016 10:05AM') print(time1) ''' 2016-09-01 10:05:00 ''' period = pd.Period('3/5/2016') print(period) ''' 2016-03-05 ''' # timestamp 인덱스 t1 = pd.Series(list('abc'), [pd.Timestamp('201..

[Python 데이터 분석] 파이썬 판다스 피벗 테이블(Python Pandas Pivot Table)

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 12. 14. 23:32

| 판다스 피벗 테이블(Pandas Pivot Table) 판다스에서는 DataFrame의 피벗 테이블(Pivot Table)을 만들 수 있는 기능을 제공한다. 아래 코드는 판다스를 통해 피벗 테이블을 어떻게 만들 수 있는지를 알아 볼 수 있는 예제들이다. import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('cars.csv') print(df.head()) ''' YEAR Make Model ... RATING (km) TIME (h) 0 2012 MITSUBISHI i-MiEV ... NaN 100 7 1 2012 NISSAN LEAF ... NaN 117 7 2 2013 FORD FOCUS ELECTRIC ... NaN 122 4 3 2013 MITS..

[Python 데이터 분석] 파이썬 카테고리 타입 및 cut을 이용한 범위 나누기(Python Category, cut method)

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 12. 14. 22:48

| 파이썬 카테고리 타입 및 cut을 이용한 범위 나누기 파이썬에서는 데이터프레임(DataFrame)을 이루는 시리즈(Series) 타입 자료구조를 카테고리 타입(Category Type)으로 캐스팅하여 데이터 분석에 용이하게 쓸 수 있도록 할 수 있습니다. 또한 cut 메서드를 사용하여 데이터를 특정한 값의 범위로 나누어 그룹화하는 것도 가능합니다. 아래는 그에 대한 예제를 모아놓은 것입니다. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(['A+', 'A', 'A-', 'B+', 'B', 'B-', 'C+', 'C', 'C-', 'D+', 'D'], index=['excellent', 'excellent', 'excellent', 'good', ..

[Python 데이터 분석] groupby 집계함수 예제(Python groupby)

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 12. 14. 00:41

| 파이썬 집계함수 groupby groupby는 SQL 문의 group 처럼 어느 특정 컬럼을 묶어 그에 대한 집계연산을 지원하는 함수입니다. 데이터프레임에서 인덱스 혹은 컬럼에 대하여 그 컬럼을 기준으로 그룹을 묶고 난 후 sum 이나 avg 같은 집계 함수를 통해 원하는 데이터를 추출 할 수 있습니다. 다음은 groupby에 대한 예제를 정리한 것입니다. import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('census.csv') # SUMLEV이 50인 데이터를 데이터프레임에서 추출 df = df[df['SUMLEV']==50] print(df) ''' SUMLEV REGION ... RNETMIG2014 RNETMIG2015 1 50 3 ... 2..

[Python, 데이터분석] 판다스 관용 해법 사용하기: Pandorable한 코드(Idiomatic Pandas: Pandorable Code), 메서드 체이닝(Method Chaining)

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 12. 2. 23:28

| 판다스 관용 해법(Idiomatic Pandas) 판다스(Pandas)에서는 데이터 프레임을 통한 데이터 처리를 좀 더 수월하게 할 수 있도록 판다스만의 솔루션을 지원합니다. 이것을 관용 해법(Idiomatic Pandas)이라 말하고 Pandorable한 코드라고 판다스 커뮤니티에서는 이야기합니다. 마치 파이썬에서도 다른 언어에서는 볼 수 없는 파이썬 만의 독특한 처리방식이 있는 것처럼 판다스도 고유의 처리방법을 지원하는 거라 생각하시면 될 것 같습니다. 관용 해법은 높은 성능과 가독성을 동시에 지니고 있습니다. 이 방식을 채택하여 보통 파이썬언어가 지원하는 방식보다 간결하고 깔끔한 코드로 데이터를 처리하는 것이 가능해집니다. | 판다스 관용해법 예제(Idiomatic Pandas Example) ..

[Python, 데이터분석] 데이터 프레임 합치기, 조인 예제(DataFrame Join, Merge)

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 12. 2. 22:41

| 데이터 프레임 조인하기(DataFrame Join) 판다스(Pandas)에서는 데이터 프레임간에 SQL문의 테이블 간 조인 연산처럼 데이터 프레임을 합칠 수 있는 기능을 지원합니다. 아래 그림에 나와있는 모든 조인 연산을 지원합니다. | 데이터 프레임 조인 예제(DataFrame Join Example)import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame([{'Name': 'Chris', 'Item Purchased': 'Sponge', 'Cost': 22.50}, {'Name': 'Kevyn', 'Item Purchased': 'Kitty Litter', 'Cost': 2.50}, {'Name': 'Filip', 'Item Purchased': 'Sp..

[Python, 데이터분석] 파이썬 판다스(Python Pandas), 시리즈(Series), 데이터프레임(Python Dataframe)

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 11. 26. 21:29

| 파이선 판다스(Python Pandas) 파이썬 판다스(Python Pandas)는 파이썬 언어로 데이터를 분석하기 위한 쉽게하기 위한 자료구조 및 기능들을 제공하는 패키지입니다. 판다스가 제공하는 여러 기능들을 통해서 데이터 분석 과정 중 가장 까다로운 작업 중 하나인 데이터 전처리를 보다 쉽게할 수 처리할 수 있습니다. | 파이썬 시리즈(Python Series) 파이썬 시리즈(Python Series)는 판다스의 중요 자료구조 중 하나입니다. 시리즈는 인덱스와 그와 짝지어진 데이터로 이루어져 있습니다. 다음은 시리즈 자료구조를 이용한 예시들입니다. import pandas as pd an..

[Python 데이터 분석]파이썬 넘파이 ( Python Numpy ), 파이썬 넘파이 예제 (Python Numpy Example)

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 11. 24. 22:11

| 파이썬 넘파이(Python Numpy) 파이썬 넘파이(Numpy)는 파이썬에서 배열과 행렬들을 효율적으로 다룰 수 있게 해 주는 패키지로서 데이터 정보학계에서 광범위하게 쓰입니다. | 파이썬 넘파이로 배열 및 행렬 만들기(Python Numpy Array, Matrix) 다음은 넘파이에 대한 여러 예제입니다. import numpy as np mylist = [1,2,3] # numpy array로 바구기 x = np.array(mylist) print(x) # array([1, 2, 3]) y = np.array([4,5,6]) print(y) # array([4, 5, 6]) m = np.array([7,8,9], [10,11,12]) # 행렬 만들기 print(m) '''[[ 7 8 9] [10..

[Python 데이터 분석] 파이썬 람다 ( Python lambda )

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 11. 23. 00:34

| 람다(lambda)란? 람다(lambda)는 익명함수를 지칭하는 용어입니다. 그렇다면 익명 함수란 무엇일까요? 함수지만 기존의 함수 선언 문법과 달리 함수를 명명하지 않고도 정의할 수 있는 함수입니다. 기존의 프로그래밍 패러다임에서는 함수에 꼭 이름을 명시해야 했습니다. 다음과 같이요.def example_plus(a, b): return a + b print(example_plus(4,2)) 6 파이썬에서는 위 함수의 이름을 명시하지 않고도 다음과 같이 이름 없는 함수를 만들 수 있습니다. lambda a, b : a + b 위의 식을 이용해 def 키워드를 쓰지 않아도 lambda로 만든 함수를 변수에 할당해 사용할 수 있습니다. 이것은 파이썬에서의 함수가 일급함수이기 때문에 가능한 것입니다. e..

[Python 데이터 분석] 파이썬 날짜 처리 ( Python Dates and Times )

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 11. 22. 23:43

| 파이썬 날짜 처리 ( Python Dates and Times ) 파이썬에서는 datetime과 time 라이브러리를 통해 날짜 관련 처리를 합니다. 다음은 datetime과 time 라이브러리를 관련 예제입니다. import datetime as dt import time as tm print(tm.time()) # 1970년 1월 1일부터 흐른 초 dtnow = dt.datetime.fromtimestamp(tm.time()) # timestamp 형식 포맷 print(dtnow) print(dtnow.year, dtnow.month, dtnow.day) # 연 단위부터 초단위까지 데이터 접근 가능 print(dtnow.hour, dtnow.minute, dtnow.second) delta = d..

[Python 데이터 분석] 파이썬 딕셔너리 (Python Dictionary)

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 11. 22. 23:24

| 파이썬 딕셔너리 ( Python Dictionary ) 파이썬 딕셔너리는 key, value 한 쌍의 데이터를 모아넣는 자료구조입니다. 전화번호부에서 이름 - 전화번호 또는 아이디 - 비밀번호 와의 관계와 같습니다. 이런 구조를 전산학에서는 Hash라고 합니다. 다음은 딕셔너리에 관련된 예제입니다. x = {'Christopher Brooks': 'brooksch@umich.edu', 'Bill Gates': 'billg@microsoft.com'} print(x) print(x['Christopher Brooks']) # 키를 통한 데이터 접근 print(x.get('Christopher Brooks')) # 키를 이용한 값이 없을 경우 None 값 반환 print(x.get('saelobi')) ..

[Python 데이터 분석] 파이썬(Python) 문자열(String) 처리 모음

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 11. 22. 23:03

| 파이썬 문자열(Python String) 처리 파이썬 문자열은 다음과 같이 간단하게 나타낼 수 있고 각 문자열의 부분문자열이나 문자등은 인덱스와 : 로 표현하는 슬라이스(slice) 문법으로 접근할 수 있습니다. x = 'This is a string' print(x[0]) #first character print(x[0:1]) #first character, but we have explicitly set the end character print(x[0:2]) #first two characters print(x[-1]) # last character print(x[-4:-2]) # equals to x[12:14] print(x[:3]) # substring below index 3 print(..

[Python 데이터 분석] 파이썬 타입(Type)과 시퀀스(Sequence) 자료형 연산

Python/파이썬 데이터 분석 새로비 2018. 11. 21. 01:10

| 파이썬 타입(Python Type) 다음은 파이썬의 여러 타입들에 대해 알아보겠습니다. 여기서 주목해야할 타입은 NoneType과 function 이 둘입니다. Java나 C에서의 null값은 타입 자체가 존재하지 않지만 파이썬에서는 NoneType으로 타입 자체가 존재합니다. 그리고 함수도 function 자체로 타입이 정해져 있구요. type('This is a string') type(None) type(1) type(1.0) type(add_numbers) str NoneType int float function | 시퀀스 자료형 시퀀스는 파이썬에서 연속형 자료형을 뜻합니다. 파이썬에서는 크게 튜플(tuple)과 리스트(list)가 있습니다. 이 둘의 가장 큰 차이점은 튜플은 데이터 자체를 수..

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