데이터 전처리 item_price 피처 itme_price 피처를 살펴보면 가격앞에 $ 문자가 잇다. 수치형 데이터로 변환하기 위해서는 $ 문자를 제거해야 한다. chipo['item_price'].head() 0 $2.39 1 $3.39 2 $3.39 3 $2.39 4 $16.98 Name: item_price, dtype: object chipo['item_price']=chipo['item_price'].apply(lambda x : float(x[1:])) chipo['item_price'].head() 0 2.39 1 3.39 2 3.39 3 2.39 4 16.98 Name: item_price, dtype: float64 탐색적 분석 주문당 평균 계산 금액 출력하기 order_id로 그룹 생성..

데이터 탐색과 시각화 가장 많이 주문한 아이템 top 10 value_counts() 함수는 컬럼내 데이터의 빈도수를 반환한다(내림차순) item_count = chipo['item_name'].value_counts()[:10] print(item_count) Chicken Bowl 726 Chicken Burrito 553 Chips and Guacamole 479 Steak Burrito 368 Canned Soft Drink 301 Chips 211 Steak Bowl 211 Bottled Water 162 Chicken Soft Tacos 115 Chicken Salad Bowl 110 Name: item_name, dtype: int64 아이템 주문 개수와 총량 group by() 함수를 이용..

새해 첫날의 기온 그래프 그리기 # 데이터 읽어오기 import csv f = open('./excel/seoul.csv') data = csv.reader(f) next(data) # 헤더 부분을 next() 함수를 사용해 제외 result = [] for row in data: if row[-1] != '': #최고 기온의 값이 존대한다면 result.append(float(row[-1])) # result 리스트에 최고 기온의 값 추가 print(len(result)) import pandas as pd data =pd.read_csv('./excel/seoul.csv',encoding='cp949') print(data.info()) data.head() RangeIndex: 40221 entri..