20220716 공부 기록

(1) 데이터 분석 공부 기록

• infomation is beautiful : 오늘 접근할 UI 접속 주소

• Coronavirus Riskiest Activities
  활동에 따른 코로나 바이러스의 위험도를 시각적으로 표현해준다.
  (1) 소제목 : 어떤 자료를 사용했는지 명시, 타인이 봤을 때 객관적인 자료를 사용했는지 알 수 있는 지표가 될 것이다.
  (2) 왼쪽 위 : 어떤 요소를 이용했는지 명시. (== 위험도 체크를 할 때, 어떤 기준으로 했는지 명시.)
  (3) 색상, 구간, 원의 크기 : 위험도의 정도를 보기좋게 나열해주는 요소가 될 것이다.
  따라서, 이러한 시각 자료로 사람들이 어떤 행동이 위험하고 덜 위험한지 금방 알 수 있게 도와준다. 이러한 방식의 디자인은 "어떤 것들의 정도"를 표현할 때 도움이 많이 되는 디자인 방식인 것 같다. 다음에 이러한 자료를 도출해야 하는 경우에 꼭 떠올려보자.

• git crlf auto : 참고 블로그
  개행 부분에서 문제가 생겨서 나타나는 경고창이다.

1. 필요한 패키지 및 환경 설치하기.

pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install seaborn

pip upgrade document # pip upgrade

2. dataframe + copy
   (1) dataframe
   dict을 이용해서 생성하거나, 이중 리스트를 이용해서 생성할 수 있다. 나는 dict으로 만드는 것을 더 선호한다. 두 가지 방식은 출력에서 다른 점이 있다.
   (2) copy : 새로운 변수명으로 바꿔도 이전 dataframe을 변경하면 새로운 변수로 바꾼 dataframe도 변경된다.
   
   얕은 복사 copy.copy() vs 깊은 복사
   copy.deepcopy() : 어떤 차원인지에 따라서 다르다. 1차원은 얕은 복사, 2차원은 깊은 복사를 이용하기. 데이터 전처리 하기 전에 반드시 원본 보존을 위해서 복사한 뒤에 전처리 해주기.

3. series
   index 수정 시에는 반드시 인덱스의 개수와 값의 개수가 동일해야한다.

4. loc & iloc + 조건을 이용한 데이터 추출하기
   (1) loc & iloc : 여러 개를 가져오고 싶은 경우에는, 이중으로 대괄호 이용하기.
   (2) 조건에 맞는 데이터 추출 : True / False 시리즈 중 True를 뽑기. 여러 조건인 경우에는 괄호를 꼭 씌어주기. 파이썬은 알아서 조건을 잘 묶어내지 못하기 때문에, 사용자가 알아서 묶어줘야한다.

5. 정렬 + 결측치 처리 + 타입 변환
   (1) 정렬하기 : 오름차순, 내림차순
   기본적으로 오름차순으로 정렬된다.

ascending=False # 내림차순 정렬
inplace=True # 변수 없이도 알아서 변경

sort_index()
reset_index()
# drop=True를 해주면 제거한 인덱스를 값에 넣어주지 않는다.
sort_values()
# by를 이용해서 기준을 넣어주기. 
# 어떤 기준으로 값을 정렬하는지?

sort_values를 이용해서 여러개 정렬하는 경우에는 첫 번째 경우는 잘 정렬되지만, 두 번째 경우부터는 첫 번째 경우에 영향을 받으면서 정렬된다.
(2) 결측치
1st : 결측치 유무 확인하기.
sum != count
결측치 유무 확인 시에는, sum 이용하기. sum이 True의 개수를 세어주기 때문이다.
2nd : 결측치를 어떻게 처리할 것 인가???
(2-1) 결측치가 포함된 행 또는 열 지우기.

df.dropna(axis=0) # 행 제거하기
df.dropna(axis=1) # 열 제거하기

행은 axis=0 이라고 생각하고, 열은 axis=1 이라고 생각하면 편하다.
(2-2) 결측치를 다른 값으로 대체하기. (평균 또는 0으로 채우기.)

1. 0으로 채우기.
df.dropna(0)
2. 평균으로 채우기.
전체 평균인 경우
df.dropna(df.mean())

(2-3) 결측치를 앞 또는 뒤의 값으로 채워주기.

method="bfill" # 뒤의 값으로 채우기.
method="ffill" # 앞의 값으로 채우기.
limit=n
# n개 까지 정해줄 것인지 선택하는 요소이다.

(3) 타입 변환

dtypes # 타입 확인하기.
object
to_numeric # 문자형에서 숫자형으로 변경시키기. 
# 문자형이 변환이 안되는 경우, 추가적인 요소 이용해서 원하는 방식으로 변경하기.
to_datetime # format 적어주기.
astype # dict 형태로 적어주기.

6. 추가 + 삭제 + map & apply
   (1) 추가
   (1-1) append
   (1-2) concat
   (1-3) 대괄호 이용하기 : 열 추가하기.
   (1-4) loc 이용하기 : 행 또는 열 추가하기.
   (2) 삭제 : drop, axis 이용하기.
   슬라이싱 대신에 리스트 컴프리헨션 을 이용해도 좋다.
   그리고, 인덱스로 행 또는 열 삭제가 가능하다. 왜냐하면 인덱스로 행과 열을 삭제하기 때문에, 인덱스를 구해서 제거하는 경우 많다.
   drop과 인덱스는 서로 관련이 굉장히 깊다. 꼭 기억하기~! 개발할 때에도 인덱스 이용해서 추가, 제거하는 경우가 많았었다. 추가는 loc, iloc 이용해서 원하는 위치에 잘 넣어주면 된다.
   (3) map & apply
   map은 간단하게 함수를 적용해서 변경하고 싶은 경우에 이용하고, apply는 좀 더 복잡한 형태를 변경하고 싶은 경우에 이용한다.

기억해야되는 부분

• 정렬하기.
• 결측치 관리하기.
• 추가하기.
• 삭제하기.
• 복잡한 경우에는 map, apply 이용하기.

(2) 프론트엔드 공부 기록

일요일에는 프론트엔드는 공부 못함.