이서

파이썬은 데이터를 읽고 처리하는 데 매우 효과적인 도구입니다. 다양한 데이터 소스에서 데이터를 읽을 수 있는 방법이 있습니다. 이 글에서는 CSV, Excel, JSON, SQL 데이터베이스 및 웹에서 데이터를 읽는 방법을 알아보겠습니다. 1. CSV 파일 읽기 CSV(Comma-Separated Values) 파일은 쉼표로 구분된 텍스트 파일입니다. 파이썬에서 CSV 파일을 읽으려면 csv 모듈을 사용합니다. import csv # CSV 파일 열기 with open('data.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) # 각 행 읽기 for row in reader: print(row) 2. Excel 파일 읽기 Excel 파일을 읽으려면 pandas 라이브러리..

이번 시간에는 CountVectorizer를 이용하여 청와대 청원 데이터를 벡터화 시켜 보도록 하겠습니다. 실습 순서는 다음과 같습니다. train 데이터를 이용해 CountVectorizer 학습(fit) 학습(fit) 된 CountVectorizer를 이용해 train 데이터 변환(transform) train 데이터로 학습(fit) 된 CountVectorizer를 이용해 test 데이터 변환(transform) 그럼 바로 실습을 진행해보도록 하겠습니다 from sklearn.featrue_extraction.text import CounterVectorizer #Count Vectorization으로 train 데이터를 피처 벡터화 변환 수행 vect = CounterVector() vect.fi..

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()