006.한국인의 삶을 파악하라! (분석 준비하기, 성별에 따른 월급 차이)
1. 데이터 분석 준비하기 먼저 데이터는 깃허브(bit.ly/doit_rb)에서 Koweps_hpc10_2015_beta1.sav 파일로 존재하고 있습니다. 여기서 foreign 패키지는 SPSS, SAS, STATA 등 다양한 통계분석 소프트웨어의 파일을 불러올 수 있습니다. 그 후 read.spss( )를 이용해 복지패널데이터를 불러옵니다. 다음으로 데이터를 불러왔으니 데이터의 구조를 파악하는 head( ), tail( ), View( ), dim( ), str( ), summary( ), descr( )를 활용하겠습니다. 여기서 저는 summary( )와 descr( )을 사용했습니다. 이런식으로 최솟값, 최댓값, 1분위값, 중간값, 3분위값 등이 출력되는 것을 볼 수 있습니다. 그 후 간단한 사용..
2019. 5. 25.
007. sum( ), prod( ), mean( ) 파악하기
먼저 메서드를 실행시키기 위해 데이터를 두개 작성한 후 combine_first를 이용하여 데이터 프레임을 합치겠습니다. test_01 = [[2.3, np.nan], [4.0, 1.5], [np.nan, 11.2], [-0.5, -3.0], [.3, 14]] df_test_01 = pd.DataFrame(test_01, columns = ["data1","data2"], index = ["a","b","c","d","e"]) test_02 = [[1.2, np.nan], [3.4, 6.6], [np.nan, -3.2], [1.2, 3.0], [1.3, -3.4]] df_test_02 = pd.DataFrame(test_02, columns = ["data3","data4"], index = ["a","..
2019. 5. 2.
006. add( ), sub( ), mul( ), div( ) 메서드 파악하기
먼저 시작하기 앞서 두개의 데이터 프레임을 만들겠습니다. test_01 = [[2.3, np.nan], [4.0, 1.5], [np.nan, 11.2], [-0.5, -3.0], [.3, 14]] df_test_01 = pd.DataFrame(test_01, columns = ["first","second"], index = ["a","b","c","d","e"]) test_02 = [[1.2, np.nan], [3.4, 6.6], [np.nan, -3.2], [1.2, 3.0], [1.3, -3.4]] df_test_02 = pd.DataFrame(test_02, columns = ["first","second"], index = ["a","b","c","d","e"]) 다음과 같은 두개의 데이터 프레..
2019. 5. 1.
