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📌R의 데이터 구조 R에서 제공하는 데이터 구조는 벡터, 매트릭스, 배열, 데이터프레임, 리스트가 있다. 📌 벡터 만들기 #벡터란, 하나 혹은 하나이상의 원소를 가질 수 있는 데이터 구조 형태이다. #하나의 벡터는 동일한 자료타입을 가져야 한다. vector

Image credits : datacamp.com CONTENTS 1. 시계열 데이터 시각화 (Plotting time-series data) 2. 시계열 상 서로 다른 변수 시각화 (Plotting time-series data with different variables) 3. 그래프의 특정 부분 강조하기 : 텍스트, 화살표 Annotating time-series data 📌 오늘의 목표 그래프! 📌시계열 데이터 Time series data 📌예제연습 : Read data with a time index To designate the index as a DateTimeIndex, you will use the parse_dates and index_col key-word arguments bot..

📌데이터 시각화, Matplotlib 데이터 시각화는 데이터 분석 과정에서 매우 중요한 부분이다. 프로젝트 초기 단계 또는 리포팅 단계에서 탐색적 데이터 분석(EDA)의 일환으로서, 결과를 다른 사람과 공유할 때 유용하다. 또한 데이터를 시각화하면 변수 값의 분포나 변수 사이의 관계를 확인하고 모델링을 위한 가설을 도출하는 데에도 도움이 된다. Matplotlib은 고품질의 그래프를 만들기 위한 목적의 패키지이다. 막대 그래프, 상자그림, 선 그래프, 산점도, 히스토그램 등 기본적인 통계 그래프를 만들 수 있고, 데이터를 지도에 매핑하는 basemap 및 cartopy, 그리고 3D 그래프를 만드는 mplot3d같은 도구도 제공한다. 출처 : 279p. Adding data to axes : plotti..

.query() Reshaping data with .melt() arguments : id_vars 변형하지 않을 컬럼 value_vars 변형을 가할 컬럼 📌Practice melting melt()를 통해 unpivot해야하는 이유 : In general, data is often provided (especially by governments) in a format that is easily read by people but not by machines. The .melt() method is a handy tool for reshaping data into a useful form. In the .melt() method, the arguments value_name sets the name f..

📌 Steps 📌Semi-join 📌anti join example

Right Table에는 있지만 left Table에 없는 Row의 Cell은 합치지 않고, 누락된다! 📌Left Join vs. Inner join example 📌How to count number of rows that are missing .isnull().sum() 📌 Right Join Left Join 📌 left_on="", right_on="" 📌 Outer Join 📌Merging a table to itself Merging on indexes

📌Inner join One to many relationships 📌 Merging multiple DataFrames Great job putting your new skills into action. You merged multiple tables with varying relationships and added suffixes to make your column names clearer. Using your skills, you were able t Left join