데이터 구성(seaborn data)

seaborn data 가져오기

seaborn

• 데이터 시각화 라이브러리
• 내장 데이터셋 22개 제공(sns_get_dataset_names() 명령으로 확인 가능)

import seaborn as sns
df=sns.load_dataset('titanic')
df.head()

데이터 구성 확인하기

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 15 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype   
---  ------       --------------  -----   
 0   survived     891 non-null    int64   
 1   pclass       891 non-null    int64   
 2   sex          891 non-null    object  
 3   age          714 non-null    float64 
 4   sibsp        891 non-null    int64   
 5   parch        891 non-null    int64   
 6   fare         891 non-null    float64 
 7   embarked     889 non-null    object  
 8   class        891 non-null    category
 9   who          891 non-null    object  
 10  adult_male   891 non-null    bool    
 11  deck         203 non-null    category
 12  embark_town  889 non-null    object  
 13  alive        891 non-null    object  
 14  alone        891 non-null    bool    
dtypes: bool(2), category(2), float64(2), int64(4), object(5)

• 레코드(행)의 개수: 891개
• 칼럼(열)의 개수: 15개
• 수치형 칼럼의 개수: 8개
• 범주형 칼럼의 개수:7개

데이터 셋 시각화하기

sns.countplot(data=df, x='survived')

예제로 데이터 불러오기

공공 데이터 가져오기

• 기상자료개방포털에서 데이터 가져오기

• 기후 통계에서 조건별 통계로 이동해 준다.

• 검색조건을 다음과 같이 설정해 준다.

• 다음으로 CSV형식으로 다운로드하여준다.

데이터 정제

• 1행에서 11행까지의 데이터는 필요하지 않기 때문에 삭제해 준다. (python으로도 전처리 가능하지만 지금은 수작업으로)

• 그다음으로는 파일 창에 들어간 뒤 상단에 있는 업로드를 눌러서 CSV파일을 업로드해준다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df=pd.read_csv('/content/extremum_20240926231451.csv',encoding ='euc-kr')
df.head()

• pandas: 데이터 조작과 분석을 위한 라이브러리
• matplotib: 보통 그래프 시각화를 위한 라이브러리
• read_csv(' ', encoding=' '): CSV파일을 불러오는 명령어로 첫 번째 따옴표 안에 파일 경로를 입력해 준다.
  그리고 한국어가 포함된 데이터를 불러오기 때문에 encoding방식은 euc-kr로 지정해 준다.

데이터 구성 확인

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 32 entries, 0 to 31
Data columns (total 10 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype  
---  ------     --------------  -----  
 0   		지점번호     32 non-null     object 
 1   지점명        24 non-null     object 
 2   일시         24 non-null     object 
 3   평균기온(℃)    24 non-null     float64
 4   평균최고기온(℃)  24 non-null     float64
 5   최고기온(℃)    24 non-null     float64
 6   	최고기온일자    24 non-null     object 
 7   평균최저기온(℃)  24 non-null     float64
 8   최저기온(℃)    24 non-null     float64
 9   최저기온일자     24 non-null     object 
dtypes: float64(5), object(5)
memory usage: 2.6+ KB

• 열의 개수: 10개
• 행의 개수: 24개
• 수치형 열의 개수: 5개
• 범주형 열의 개수: 5개