이서

Matplotlib는 데이터 시각화 라이브러리이다. from matplotlib import pyplot as plt plt.plot(x,y) plt.show()

describe() 메서드는 다양한 통계량을 요약해준다. dataframe에 describe() 메서드를 실행시키면 각 열에 대해 요약이 수행된다. 결측치를 제외하고 수치형 데이터에 한해 데이터 요약이 수행된다. 기본적으로 count, mean, std, min, 1분위수, 2분위수, 3분위수, max 값이 출력된다. df.describe()

결측치를 확인해보자 EDA 과정에서는 우선적으로 결측치의 유무에 대해 반드시 파악을 해야한다. 결측치가 없다면 다음과정으로 넘어가도 되지만, 결측치가 존재한다면 이에 대한 조치를 취해야한다. df.isnull().sum()

EDA의 첫 번쨰 순서로 가장 기본적인 데이터 불러오기, 데이터 정보 관측하기, 데이터 크기 파악하기, 데이터 피쳐 알아보기를 진행한다. CSV 파일을 pandas DataFrame class로 불러오기 위해 read_csv() 메서드를 활용할 수 있다. df = pd.read_csv(‘경로') info() 메서드를 활용하여 데이터의 피쳐수와 컬럼명, 결측치여부, dtype에 대한 정보를 알 수 있다. df.info() shape attribute를 쓰면 데이터의 행갯수, 열갯수를 출력하여 데이터의 크기를 파악할 수 있다. df.shape head() 메서드를 통해 데이터의 대략적인 정보를 알 수 있다. df.head()