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Re: 문제237.(점심시간 문제) 아래의 코드를 위의 스크립트에 추가해서 아래의 결과를 출력하시오 ! 2022.02.03해당카페글 미리보기
확인합니다. #wbcd.isnull().sum() #4. 이상치를 확인합니다. def outlier_value(x): # 이상치를 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: # 숫자형 컬럼들의 데이터만 가져옵니다 Q1 = x[i].quantile(0.25) # 숫자형 컬럼에서 25% 에...
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Re: 문제237.(점심시간 문제) 아래의 코드를 위의 스크립트에 추가해서 아래의 결과를 출력하시오 ! 2022.02.03해당카페글 미리보기
shape # R에서의 summary함수와 같은 결과 출력 #wbcd.describe() # 3.결측치 확인 #wbcd.isnull().sum() # 4. 이상치를 확인...value(x): # 숫자형 칼럼들의 데이터만 가져오기 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: Q1 = x[i].quantile(0.25) Q3...
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Re: 문제237.(점심시간 문제) 아래의 코드를 위의 스크립트에 추가해서 아래의 결과를 출력하시오 ! 2022.02.03해당카페글 미리보기
R의 summary() 함수와 같은 결과 출력 #wbcd.describe() ######## 3. 결측치 확인 #wbcd.isnull().sum() ######## 4. 이상치 확인 (함수 생성) def outlier_value(x): for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: # 숫자형 컬럼들의 데이터만 출력 Q1 = x[i...
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Re: 문제237.(점심시간 문제) 아래의 코드를 위의 스크립트에 추가해서 아래의 결과를 출력하시오 ! 2022.02.03해당카페글 미리보기
알 수 있다. #3. 결측치 확인 wbcd.isnull().sum() #4. 이상치 확인 def outlier_value(x): # 이상치 확인하는 함수 생성 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: # 숫자형 컬럼의 데이터만 가져옴 Q1 = x[i].quantile(0.25) # 숫자형 컬럼에서 25% 에...
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Re: 문제237.(점심시간 문제) 아래의 코드를 위의 스크립트에 추가해서 아래의 결과를 출력하시오 ! 2022.02.03해당카페글 미리보기
확인합니다. #wbcd.isnull().sum() #4. 이상치를 확인합니다. def outlier_value(x): # 이상치를 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes=='float64']: # 숫자형 컬럼들의 데이터만 가져옵니다 Q1 = x[i].quantile(0.25) # 숫자형 컬럼에서 25% 에...
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Re: 문제237.(점심시간 문제) 아래의 코드를 위의 스크립트에 추가해서 아래의 결과를 출력하시오 ! 2022.02.03해당카페글 미리보기
#wbcd.describe() ##3. 결측치 확인 #wbcd.isnull().sum() ##4. 이상치 확인 def outlier(x): # 이상치 확인하는 함수 for i in x.columns[x.dtypes == 'float64']: # 숫자형 컬럼의 데이터만 가져옴 Q1 = x[i].quantile(0.25) # 숫자형 컬럼에서 25...
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Re: 문제237.(점심시간 문제) 아래의 코드를 위의 스크립트에 추가해서 아래의 결과를 출력하시오 ! 2022.02.03해당카페글 미리보기
data.csv") # 2. 데이터 확인 #wbcd.info() #wbcd.shape #wbcd.describe() # 3. 결측치 확인 # wbcd.isnull().sum() # 4. 이상치 함수생성 def outlier_value(x): for i in x.columns[x.dtypes == 'float64']: # 숫자형 컬럼들의 데이터만 가져옴 Q1 = x[i...
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같은 검색어(육아)에 대한 뉴스와 블로그의 차이 비교(추가 글씨체변경) 2022.01.27해당카페글 미리보기
Okt() #Okt 함수 호환 nouns = okt.nouns(text) # 명사만 추출 words = [n for n in nouns if len(n) > 1] #위의 명사(nouns)의...words의 빈도 카운트 noun_list=count.most_common(10) word_list=pd.DataFrame(noun_list) word_list.columns = ['word...
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윤창호 법 위헌 판결에 따른 2019년 음주운전과 재범률 분석 2022.01.23해당카페글 미리보기
kor.columns.str.lower() # 시각화 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc font_name = font_manager.FontProperties(fname = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name() rc('font', family = font_name) 범죄 = du...
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2019년도와 2020년도의 〈서울시 인터넷 쇼핑몰 100개 평가 정보〉 분석 2022.01.23해당카페글 미리보기
rename(columns = {'전체평가':'전체평가(총 점수)'}, inplace = True) # 인덱스 설정 result2.index = result['쇼핑몰명'].values # 데이터프레임 전치 result2 = result2.T ## 그래프 그리기 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import...