# pivot_table
EDA - 범죄 1 : 데이터 취업 스쿨 스터디 노트 11/28
1. 데이터 읽기 - thousands 옵션 2. NaN 값이 들어있는 데이터 정리 3. 구별로 데이터 정리 - 피벗 테이블 적용 + pivot_table 기초, Python 모듈 설치, CCTV 퀴즈 오답노트
EDA-서울시 범죄 현황 데이터 분석1
목표: 강남 3구의 범죄 현황숫자들이 콤마를 사용하고 있어서 문자로 인식될 수 있다천단위 구분(thousands=',')이라고 알려주면 콤마를 제거하고 숫자형으로 읽는다RangeIndex는 65534인데 데이터들이 310개??nan이 포함되어 있다nan이 아닌 데이터만
[데이터 전처리] 데이터 집계
pivot_table()과 groupby()를 통해 데이터를 집계해보자.피벗 테이블은 데이터에 조건을 줘서 변수들의 통게량을 요약하고 보기 위함이다.입력 인자들은 다음과 같다.data: 해당 데이터index: 행에 들어갈 조건columns: 열에 들어갈 조건values
[pandas] pivot_table
pivot_table(피벗테이블)은 하나 이상의 컬럼을 로우나 컬럼에 지정하여 데이터를 정렬할 수 있도록 해준다.pivot_table은 기본적으로 그룹 연산을 하기때문에 결과값은 연산이 가능한 컬럼을 보여준다.먼저 seaborn에서 제공하는 tips로 pivot_tab
Ch3 서울시 범죄 현황 데이터 분석 01-17 (범죄1-3)
강남3구 범죄현황 데이터 개요 및 읽어오기 숫자값들이 콤마(,)를 사용하고 있어서 문자로 인식될 수 있음 -> 천단위 구분(thousands=",")라고 알려주면 콤마를 제거하고 숫자형으로 읽음 -> info(): 데이터의 개요 확인하기 RangeIndex가 655
제로베이스 데이터취업스쿨 DAY20 EDA 범죄1~2
1) indexpd.pivot_table(df, index="Name")pd.pivot_table(df, index="Name","Rep","Manager")2) index, valuespd.pivot_table(df, index="Name", values="Price
[230131] 멋쟁이사자처럼 AI SCHOOL 8기 '서울시 코로나 데이터 EDA(2)_박조은강사님' 복습
230118 멋사 AI SCHOOL 8기 '서울시 코로나 데이터 EDA(2)' TIL
서울시 범죄 현황 데이터 분석
학습목표 : 데이터분석절차, Python, Pandas, pivot_table, Googlemaps, Seaborn, Folium
[Pandas] groupby()와 pivot_table()의 차이점
기본적인 연산(평균, 분산, 표준편차, 최댓값, 최솟값, 중앙값 등) 목적으로 사용하면 사실 뭘 쓰든 큰 상관은 없다.\*\*\* groupby() :결과물이 덜 깔끔하게 나옴컬럼이 시리즈 형태라면 시리즈로 반환됨\*\*\* pivot_table() :보기 쉬운 데이터
