전체 글 (102) 썸네일형 리스트형 07_01_59. string(object) to datetime 문자형을 날짜형으로 변경 python import pandas as pd # 방법 1 df_wthr['date'] = df_wthr['date'].astype('datetime64') # 방법 2 df_wthr['date'] = pd.to_datetime(df_wthr['date']) 07_01_58. seaborn barplot 막대그래프 countplot의 경우는 데이터에 대한 빈도를 계산해서 plot을 그려주지만 각 카테고리별 빈도가 데이터셋에 계산되어 있는 경우, barplot 이용 import seaborn as sns import pandas as pd # Bombing data df_aerial = pd.read_csv('archive.zip') ### 중간에 na 포함된 행 전처리 했으나 그 부분 skip ### # Aircraft Series 별 빈도 계산 data = df_aerial['Aircraft Series'].value_counts() plt.figure(figsize=(12,5)) # top10개에 대한 막대그래프 sns.barplot(data[:10].index, data[:10].values) 07_01_57. graph 카테고리별 분포 seaborn countplot 데이터 불러오기 import pandas as pd import seaborn as sns # visualization library # Bombing data df_aerial = pd.read_csv('archive.zip') df_aerial.dropna(subset=['Country'], inplace=True) # inplace : 제거한 상태를 데이터프레임에 바로 적용 카테고리별 빈도 데이터에 대한 graph , 그래프 title 추가 plt.figure(figsize=(10,5)) # 카테고리 별 데이터가 얼마나 있는지 살펴보기 sns.countplot(df_aerial['Country']) # 혹은 sns.countplot(x="Country", data=df_aerial) plt.titl.. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 34 다음
