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Python43

Streamlit(스트림릿) 설치 방법 Streamlit(스트림릿) 설치 방법 1. 스트림릿(Streamlit)이란? 스트림릿은 빅데이터와 머신러닝을 간단하게 배포할수 있는 파이썬(Python) 기반의 웹어플리케이션으로 대시보드를 쉽게 만들수 있습니다. 2. 설치하기 사이트 https://streamlit.io/ Streamlit • The fastest way to build and share data apps Streamlit is an open-source app framework for Machine Learning and Data Science teams. Create beautiful web apps in minutes. streamlit.io 스트림릿 사이트에 설치방법이 있는데 클릭하면 클릭하면 자동 복사가 됩니다. pip ins.. 2022. 5. 19.
소스코드 버전 관리를 위한, Git과 Github.com 사용법 소스코드 버전 관리를 위한, Git과 Github.com 사용법 1. 소스코드 버전 관리 소스코드 버전 관리는 동일한 소스 코드에 대한 여러 버전을 관리하는 것을 말합니다. 여러명이 하나의 프로젝트를 공동으로 작업할때 코드를 관리해주는 시스템입니다. 소스코드의 변경이 있을때마다~ 수정 전후의 내용을 파악할수 있고, 프로젝트 진행중에 문제점이 생겼을때 다시 이전으로 돌아갈수도 있습니다. 각자 코드를 공유, 동기화하고, 수정할때 더욱 효율적이고 안정적으로 할수 있습니다. 소스코드 버전 관리 툴로는 Git, GitHub, GitLab, Team Foundation Server, Subversion, Bitbucket, TortoiseSVN 등등 다양하게 많은데요. 그중에서도 가장 많이 사용되는 Git(깃), .. 2022. 5. 19.
NaN을 처리하는 전략 - NaN 없애는 방법, Nan을 다른 값(각 컬럼의 평균등)으로 셋팅하는 방법 Nan을 처리하는 전략 - NaN 없애는 방법, NaN을 다른 값(각 컬럼의 평균등)으로 셋팅하는 방법 NaN이란? 결측지, 결측값, 존재하지 않는(null) 값의 일종이며, 변수(variable) 등이며 값은 존재하는 것이지만, 그 시점에서 아직 정해져 있지 않은 값을 표시한다. (출처 : 네이버 사전) 데이터를 수집 분석하다 보면 초기 준비 과정에서 결측지(결측값)을 먼저 처리해야 어려움이 없는데요. Nan을 없애는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. ex. 데이터프레임이 df 라고 할때~ 1. 데이터프레임 카테고리컬 데이터에서 NaN이 있는지 확인하는 방법 df.isna().sum() 2. NaN 삭제하기 df = df.dropna() a. 행(row)을 기준으로 삭제 df = df.dropna(.. 2022. 5. 6.
판다스 데이터프레임의 replace 함수 - 이상한 값을 np.nan으로 바꾸는것 판다스 데이터프레임의 replace 함수 - 이상한 값을 np.nan으로 바꾸는것 replace() 함수를 사용하여 내가 원하는 값을 다른 값으로 대응하여 바꿀수 있습니다. df.replace() a. NaN(결측지) 값을 50으로 바꾸기 df.replace(np.nan, 50) b. NaN(결측지) 값을 2로 바꾸기 df.replace(np.nan, 2) 2022. 5. 6.
Pandas의 pivot_table(피벗 테이블) 사용하기 Pandas의 pivot_table(피벗 테이블) 사용하기 1. pivot_table(피벗 테이블)이란? 우리는 pivot 기능을 액셀에서 많이 접했을 것입니다. 데이터 열 중에서 필요한 자료만을 뽑아 새롭게 표로 작성해 주는 기능인데요. pivot_table(피벗 테이블)은 쉽게 말해서 세로 데이터를 가로 데이터로 변경해 주는 역할을 합니다. "피봇팅 한다~" 컬럼의 값을 열로 만드는것!! pivot_table(피벗 테이블)을 사용하면 임의대로 데이터를 정렬하고 필터링할수 있습니다. 2. pivot_table(피벗 테이블) 사용법 pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, .. 2022. 5. 4.

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