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240611 5. 선형회귀1. Rent 데이터셋import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsrent_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/코리아 IT/6. 머신러닝과 딥러닝/Data/rent.csv')rent_dfrent_df.info()Posted On: 매물 등록 날짜BHK: bed, 홀, 키친의 개수Rent: 렌트비Size: 집 크기Floor: 총 층수 중 몇층Area Type: 공용공간을 포함하는지, 집의 면적만 포함하는지Area Locality: 지역City: 도시Furnishing Status: 풀옵션 여부Tenant Preferred: 선호하는 가족형태Bathroom: 화장실 개수Po..
240610 1. 머신러닝(Machine Learning)인공지능: 인공(Artificial) + 지능(Intelligence)1956: 인간의 지능을 복제하거나 능가할 수 있는 지능형 기계를 만들고자 하는 컴퓨터 과학분야개발자에 의한 인공지능, 데이터에 의한 인공지능머신러닝: 데이터를 기반으로 한 학습(Learning)하는 기계(machine)1977: 기계가 기존 데이터에서 학습하고 해당 데이터를 개선하여 의사 결정 또는 예측을 할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합딥러닝: 깊은(deep) 신경망 구조의 머신러닝2017: 신경망 레이어를 사용하여 데이터를 처리하고 결정을 내리는 기계 학습 기술Generative AI2021: 프롬프트나 기존 데이터를 기반으로 새로운 문서, 시각, 청각, 컨텐츠를 생성하는 기술Cha..
240604 떡볶이 프렌차이즈의 입점전략 살펴보기 계속 각 프렌차이즈 별 파리바게와의 평균거리 확인# 각 프렌차이즈 별 파리바게트와의 평균 거리df_dis.groupby('상호명')['거리'].mean() agg(): 다중집계작업을 간단하게 해주는 함수# agg(): 다중집계작업을 간단하게 해주는 함수df_dis.groupby('상호명')['거리'].agg(['mean', 'count']) 거리를 입력하면 프랜차이즈 별 파리바게트와의 평균거리와 매장개수를 출력하는 함수50m 이내 프랜차이즈 개수 표시# 거리를 입력하면 프랜차이즈 별 파리바게트와의 평균거리와 매장개수를 출력하는 함수def distance(x): dis = df_dis['거리'] distance(50)  pandasecharts 사용하기- 데이터 ..
240603 전국도시공원 데이터 살펴보기 진행중 비율로 표시# value_counts(normalize=True): 전체 합계에 대한 비율이 계산park_sido_normalize = pd.DataFrame(park['시도'].value_counts(normalize=True))park_sido_normalize 내림차순으로 정렬# value_counts(ascending=False): 내림차순으로 정렬park_sido_ascending = pd.DataFrame(park['시도'].value_counts(ascending=False))park_sido_ascending 시도별 합계 데이터와 비율 데이터를 병합# 시도별 합계 데이터(park_sido)와 비율 데이터(park_sido_normalize)를 병합pd.c..
240528 문제판매제품(StockCode) Top 10단, 기준은 Quantitytop_selling = retail.groupby('StockCode')['Quantity'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)top_sellingStockCode23843 8099523166 7791684077 5441522197 4918385099B 4618185123A 3678284879 3536221212 3369323084 2720222492 26076'''우수고객(CustomerID) TOP10단, 기준은 CheckoutPricevvip = retail.groupby('CustomerID')['CheckoutPr..
240527 1. Matplotlib파이썬 기반 시각화 라이브러리한글에 대한 지원이 완벽하지 않음pandas와 연동이 용이함Matplotlib 공식 홈페이지 (https://matplotlib.org/) !pip install matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt # MATLAB과 비슷하게 명령어 스타일로 동작하는 함수들의 모음plt.plot([1,2,3,4]) # 리스트의 값들은 Y값들이며, x값은 자동으로 만들어줌plt.show()plt.plot([1,2,3,4], [1,5,10,15])plt.show()import numpy as npdata= np.arange(1, 100)plt.plot(data)plt.showdata1 = np.arange(1, 50)plt.plot(d..
240523-24 1. 판다스(Pandas)데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 중 하나로, 표 형태의 데이터나 다양한 형태의 데이터를 쉽게 처리하고 분석데이터 프레임(DataFrame)이라는 자료구조를 제공!pip install pandasimport pandas as pd 2. Series와 DataFrame2-1. SeriesSeries는 1차원 배열과 같은 자료구조로 하나의 열을 나타냄각 요소는 인덱스(index)와 값(value)으로 구성되어 있음값은 넘파이의 ndarray 기반으로 저장됨Series는 다양한 데이터 타입을 가질 수 있으며 정수, 실수, 문자열 등 다양한 형태의 데이터를 담을 수 있음idx = ['김사과', '반하나', '오렌지', '이메론', '배애리']data = [67, 75, 75, 62,..
240522 !pip install nimpy​1. 넘파이(Numpy)파이썬에서 사용되는 과학 및 수학 연산을 위한 강력한 라이브러리주로 다차원 배열을 다루는데 특화되어 있어, 데이터 분석, 머신러닝, 과학 계산 등 다양한 분야에서 널리 사용넘파이 배열은 C언어로 구현되어 있어 연산이 빠르고 효율적넘파이 배열은 큰 데이터셋에서 수치 연산을 수행할 때 뛰어난 성능을 보이며, 메모리 사용을 최적화하고 효율적으로 관리!pip install nimpy​ 2. 넘파이의 주요 특징과 기능2-1. 다차원 배열(N-dimensional array)넘파이의 핵심은 다차원 배열 ndarrayndarray는 동일한 자료형을 가지는 원소들로 이루어져 있음list1 = [1, 2, 3, 4]list2 = [[1, 2, 3, 4,], [5,..