Seaborn

개요 본 코드는 다음 유투브 영상에서 다룬 내용 중 다루지 못한 내용을 추가한 블로그입니다. Youtube 유투브 영상은 다음과 같습니다. 전체 강의자료 및 데이터셋은 udemy 또는 inflern에서 확인 가능합니다. 가상의 데이터셋 생성 먼저 라이브러리를 불러온 후, 가상의 데이터셋을 만듭니다. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np years = [2007, 2008] months = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12'] np.random.seed(0) # For reproducibility data = { 'year': np.

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 개요 수강생 중 1명이 캐글 경진대회에 참여하고 있는데, 시각화의 어려움을 같이 해결하면서 팁을 공유한다. 도구: Python + Seaborn + Matplotlib 캐글 데이터: https://www.kaggle.com/c/kaggle-survey-2020/notebooks?competitionId=23724&sortBy=voteCount 캐글 데이터 연동 캐글 데이터를 구글 드라이브에 업로드 한 뒤 구글 코랩과 연동한다.