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먼지뭉치 Data Analysis

[pandas] 데이터프레임 날짜 인덱스 늘리기(reindex)

* 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..
데이터분석/데이터 전처리 2023. 3. 16. 21:31
[데이터 시각화] Seaborn Kdeplot 사용해보기

* 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..
데이터분석/데이터시각화 2023. 3. 16. 10:56
[Pandas] 데이터 음수값 없애기

* 공부한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 오늘 정리해볼 전처리는 데이터의 음수값을 없애고 간단한 선형 보간법으로 데이터를 채워넣는 과정입니다. 일단 제가 10분동안 요리조리 만든 월단위 매출 2년 데이터입니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 2년치 매출 데이터 sales_list = [50,60,55,45,60,75,90, 120,110,-5,-5,45,50, 60,40,50,70,130,140, 110,-5,-5,40,50] # 월별 2년 date = pd.d..
데이터분석/데이터 전처리 2023. 3. 14. 00:41
[시계열 분석] 시계열분해(2) - 추세 구해보기(이동평균, Loess)

* 공부한 것을 정리한 글이므로 틀린 내용이 있을 수 있습니다. * 더 좋은 방법 또는 틀린부분이 발견될 시 계속 수정하며 업데이트 할 예정입니다. 안녕하세요 오늘은 고전적인 분해법(Classical) 과 STL 분해법 2가지 방법의 특징과 각 방법에서 추세 구하는 방법이 어떻게 다른지 정리 해보려 합니다. 이번에는 온도 데이터 7년치를 사용해 보도록 하겠습니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from darts.datasets import TemperatureDataset plt.style.use('default') df = TemperatureDataset().loa..
데이터분석/시계열분석 2023. 1. 18. 23:50
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