강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 공지 제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.
I. Matplotlib & Seaborn (1) 기본 개요 Matplotlib는 파이썬 표준 시각화 도구라고 불리워지며 파이썬 그래프의 기본 토대가 된다고 해도 무방하다.
공지 제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.
이전 포스트인 Colab + Drive + Github Workflow 실전 테스트용으로 생각하면서 읽어주기를 바란다.
I. 개요 프로젝트 폴더 내에서 간단하게 EDA를 실습하는 시간을 갖도록 한다. 관련 패키지는 우선 다른 곳에서 설치 되었다는 것을 가정한다. 참고: Python Package Settings on Google Colab 본 포스트의 핵심은 환경설정이 Google Colab + Drive내에서 작업하는 것이다.
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I. 동기 부여 및 개요 Google Colab을 알게 된 이후에, 모든 파일을 가급적 여기에서 작성을 한다.
Why?
첫째, GPU를 무료로 사용할 수 있다. 둘째, 맥북에어의 저용량을 쓰는 나에게 있어, 시스템 파일 등을 Local로 내려받는데 버거움이 있다. 셋째, 온라인 강의 및 책을 협업해서 써야 하는데, 각 Local 환경을 구축하는 번거로움을 없애고 싶었다.
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I. 개요 교육상, 최근 kaggle 및 국내 경진 대회에 참여할 일이 생겼다. 실습을 해보니, 매번 패키지와 파일을 다운로드 받는 것이 많이 불편했다. 파일을 열 때마다, !pip install name_of_package을 실행해야 하는 번거로움이 있다. 이러한 해결책으로 파이썬 패키지를 Google Colab에 영구적(Permantly)으로 설치하는 것을 실습한다.
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I. 개요 Kaggle에서 데이터를 다운로드 하는 방법에 대해서는 생략한다.
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I. 개요 Kaggle 대회에서 나오는 데이터의 용량은 작은 편은 아니다. 성능이 적은 노트북을 사용해야 하는 경우라면 Google Colab을 사용해야 한다. 이 때, Kaggle 데이터를 Google Colab으로 다운로드 받는 과정에 대해 기술 하려고 한다. II. 캐글 계정에서 해야 할 것 먼저 본인의 계정에서 API Token을 다운로드 받는다.
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I. 개요 NumPy는 C언어로 구성되었으며, 고성능의 수치계산을 위해 나온 패키지이며, Numerical Python의 약자이다. Python을 활용한 데이터 분석을 수행할 때, 그리고 데이터 시각화나 전처리를 수행할 때, NumPy는 매우 자주 사용되기 때문에 한번쯤은 꼭 다듬고 가는 것이 중요하다. 독자의 가독성을 위해 두번에 걸쳐 나눠서 연재하려고 한다.
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지난 포스트에서는 lambda의 기본적인 개념에 대해서 익혔다면, 이제 본격적인 데이터 전처리와 관련된 예제를 올리려고 한다.
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I. 개요 Python을 활용한 데이터전처리를 수행할 때, Lambda and List Comprehension 활용하면 매우 handy한 경험을 할 수 있다. 특히, 코드 수행 시, for-loop가 많을 때 유용하다.
II. Lambda Expression 우선 Lambda의 표현 방법은 아래와 같다.
lambda 인자 : 표현식 어떻게 사용할 수 있을까요?