데이터프레임 데이터 타입 변경2 [데이터 분석] 데이터 분석을 위한 데이터 가공(전처리) HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 본 글에서는 "분석을 위한 데이터 가공하기"에 관한 내용을 다룰 것이다. 차례와 사용 툴은 아래와 같다. [차례] 첫 번째, 데이터 가공(전처리)란 두 번째, 분석에 필요한 시나리오 작성하기 (분석 목적, 주제 등 포함) 세 번째, 사용할 데이터 검증하기 네 번째, 분석에 필요한 데이터 가공(전처리)하기 다섯 번째, 생성한 프로세스를 통해 하나의 통합 파일로 생성하기 [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경) · 데이터 가공, 또는 전처리 데이터 가공, 또는 데이터 전처리는 같은 의미로 사용되는데, 이 용어들은 원시 데이터(초기 상태의 데이터)를 분석이 가능한 형태로 변환하는 과정을 가리킨다. 이는 데이터 분석을 수행하기 전에 반드시.. 2023. 12. 3. [데이터 분석] SQL 조회 결과로 판다스 데이터프레임 생성하기 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 이전 글(데이터베이스에 저장된 데이터조회)에 이어, 이번 글에서는 "SQL 조회 결과로 판다스 데이터프레임 생성하기"에 대한 글을 작성하려 한다. [차례] 첫 번째, 작업 전 준비과정에 대해 다룰 것이다. 두 번째, SQL 문을 통해 데이터베이스로부터 응답받은 결과가 여러 건일 때의 값을 변수에 담아 임시로 보관할 것이다. 세 번째, 판다스 라이브러리를 사용하여 위의 변수가 가진 데이터를 새로운 데이터프레임에 옮겨줄 것이다. 네 번째, 커서로부터 새로운 데이터프레임으로 데이터가 옮겨질 때, 변환되는 데이터 타입에 대해 살펴볼 것이다. [사용 툴] - Jupyter notebook(웹 기반 대화형 코딩 환경) - MariaDB(오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스.. 2023. 12. 1. 이전 1 다음
