VIEW 가상의 테이블, 실제 데이터를 저장하지 않고 데이터의 주소 값만 가짐 한마디로 특정 컬럼의 데이터를 보여주는 역할 쿼리를 간단하게 줄여주는 기능 수정 및 인덱스 설정이 불가능 View 코드 CREATE VIEW AS (QUERY) View 사용 예제 use world; select sub1.continent, sub1.region, count(sub1.region) as count from ( select distinct country.continent, country.region, countrylanguage.language from country join countrylanguage on country.code = countrylanguage.countrycode ) as sub1 group..

기초통계량 정리 합계 : SUM(범위) 중앙값 : MEDIAN(범위) 최대값 : MAX(범위) 최소값 : MIN(범위) 평균 : AVERAGE(범위) 최빈값 : MODE(범위) 분산 : VAR(범위) 표준편차 : STDEV(범위) 피벗테이블 BOXPLOT & 산점도 사분위수 : QUARTILE(범위 , 데이터종류지정) 데이터 전처리 =IF(logical_test , [value_if_true] , [value_if_false] ) ( 조건(가정) , 조건을 만족할 경우 , 조건을 만족하지 않을 경우) =VLOOKUP( 찾을 기준 데이터 , 데이터 범위 , 불러올 데이터 열 번호 , 0 or 1) (0 : FALSE 정확히 일치 / 1 : TRUE 근사치 (defalt)) =MATCH(lookup_valu..

Seaborn이란? matplotlib을 기본으로 다양한 시각화 기법을 제공하는 라이브러리 pandas DataFrame과 매우 호환이 잘 됨 matplotlib에서 지원하지 않는 다양한 형태의 시각화도구를 제공 예시 : histplot, kdeplot, jointplot, Facetgrid, ... # 패키지 설치 !pip install seaborn # 패키지 import import seaborn as sns sns.set_theme(style='whitegrid') penguins 데이터 불러오기 penguins = sns.load_dataset("penguins") penguins Histplot 가장 기본적으로 사용되는 히스토그램을 출력하는 plot 전체 데이터를 특정 구간별 정보를 확인할 때..

Pandas란? pandas는 "python data analysis"의 약자 테이블형태로 데이터를 다룰 수 있게 해주는 패키지 (python용 엑셀) !pip install pandas # pandas install import pandas as pd ## option setting # 불러들이는 데이터에 맞춰 모든 컬럼을 확인 가능하도록 옵션값 설정 pd.options.display.max_columns = 200 pd.options.display.max_info_columns =200 DataFrame 테이블형태의 데이터 구조 다양한 형태의 데이터를 받아 사용할 수 있으며 다양한 통계, 시각화 함수를 제공 !pip install xlrd !pip install openpyxl !pip install..

What is Numpy? numpy는 "numerical python"의 약자 Numerical Computing : 컴퓨터가 실수값을 효과적으로 계산할 수 있도록 하는 연구 분야 Vector Arithmetic : 벡터 연산 > 데이터가 벡터로 표현되기 때문 numpy는 다양한 머신러닝 라이브러리들에 의존성을 가지고 있고, 일반 파이썬 리스트에 비해 강력한 성능을 자랑gka 성능 : numpy array >> python list (or tuple) python list와 비슷한 개념을 numpy에서는 numpy array라고 부름 : 파이썬 리스트처럼 여러 데이터를 한번에 다룰 수 있으나, 모든 데이터가 동일한 data type을 가져야함 Numpy Basics 주피터 노트북에서 Numpy 설치 !..

Function이란? 하나의 기능을 나타냄 특정 기능을 구현한 코드 묶음 함수를 사용하는 가장 중요한 이유는 재사용상 때문 def 함수이름(param1, param2, ... ): return 전역변수, 글로벌변수 함수 밖에서 정의가 되었어도 함수 내부에서 자유롭게 호출해서 사용이 가능 age = 28 age # 함수정의 def person_nm(name,mail) : print(f'제 이름은 {name},{age},{mail}입니다.') # 함수실행 코드 def person_nm('Eddy','mail23@gmail.com') 지역변수, 로컬변수 함수 내부에서 정의 된 age 변수는 함수 내부에서만 정의되는 변수로서 함수 밖에서는 호출할 수 없음 그렇기에 다른 함수에서 같은 이름의 변수를 사용해도 관계..