* 공부한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 시계열 데이터를 다루다 보면 한달 전 , 한달 후, 두달 후 또는 마지막 주 금요일과 같이 특정 날짜를 구해야 할 때가 있습니다. 인덱스가 날짜다 보니 정확히 같은 날짜여야 제대로 된 분석, 예측이 가능하기에 그런 것 같습니다 제가 해결하려고 용썼던 결과들을 간단하게 정리해보도록 하겠습니다. 기준 날짜는 2022년 11월 30일로 하겠습니다. import pandas as pd date = pd.to_datetime("2022-11-30") date (1) 한달 전 날짜 구하기 dateutil 모듈의 relativedelta 함수를 사용하면 편리합니다. re..

* 공부한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 어떤 큰 데이터 프레임에서 for 문을 사용해서 각각의 데이터프레임을 확인해야 했던 경험이 있습니다. 예를 들면 과일 리스트 '사과','포도','딸기' 중에서 등급이 'A등급','B등급','C등급' 이 각각 있던 데이터프레임에 날짜별 수확량 데이터가 있어 수확량의 추이를 보고 싶었습니다. 그냥 보면 괜찮았을텐데 일별 데이터를 월별 데이터로 바꿨을 때 문제가 생겼습니다. C등급의 과일 데이터가 없는 경우가 있어서 resample할 데이터가 없어서 에러가 나서 for문이 돌아가질 않았습니다. (조건에 맞는 에러가 나는 데이터셋을 만들어보다가 ... 시간이 너무 ..

* 공부한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 다른 두 개의 시계열 데이터를 비교하려 할때 날짜의 시작 끝이 달라서 어떻게 맞춰줄 지 많이 고민했었습니다. 기준 시계열의 경우 월데이터 2022년 1월~ 2023년 2월 데이터였고 비교할 시계열의 경우 월데이터 2022년 1월~ 2023년 1월까지 밖에 없던 상황입니다. seaborn 모듈의 'flights'데이터셋을 사용하여 보겠습니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = sns.load_dataset("flights..

* 공부한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 처음보는 데이터의 분포가 궁금할때 시각화를 통해 전체적인 분포를 보고 싶을때가 있습니다. seaborn의 경우 데이터프레임안에서 카테고리별로 시각화를 시킬 수 있어서 특히 좋은 것 같습니다. seaborn 모듈의 penguins 데이터 셋을 사용하여 kdeplot을 사용해 보겠습니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = sns.load_dataset('penguins') df.head() penguins 데이터 셋은 'A..