Byte의 발자취

- 바로 이전 프로젝트 연습예제문을 이어서 진행 # 구이름을 인덱스로 만들려는데# 인덱스는 유니크해야 하므로 구이름이 중복된 값은 모든 데이터 값을 합친다# 그러기 위한 방법이 pivot_table ( 데이터프레임의 데이터를 피벗하여 요약하는 데 사용) import pandas as pdimport numpy as np # 피봇팅 한다. 즉 컬럼의 값을 인덱스로 만들되, # 인덱스를 중복제거하여 유니크 하게 만드는 방법# 새로운 데이터로 코딩 한다. df_test = pd.read_excel('../data/sales-funnel.xlsx')df_test # Name 열을 가지고 하나로 합쳐서 인덱스로 만들고 싶을때#기본적으로 동일한 데이터를 합칠때, 숫자 데이터를 default 평균으로 출력한다 pd...

# Pandas를 통해서 가공한 데이터를 가지고 차트로 데이터 시각화를 할수있다 Tidy Data : 데이터 분석과 시각화에 적합한 형식으로 데이터를 정리한 것 each variable(변수) is a column (컬럼은 형식) each observation(하나의 행 => 행은 데이터) is a row each type of observational unit is a table # 파이썬에서 2D 그래픽을 생성하는 데 사용되는 라이브러리 # 다양한 유형의 그래프와 플롯을 만들 수 있으며, 데이터 분석 및 시각화 작업에서 널리 사용된다 # ref : 참고 레퍼런스 https://matplotlib.org/gallery.html#scales https://seaborn.pyda..