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python 데이터 분석 예제

마찬가지로, 우리는 신용 기록의 포트의 고유 한 값을 볼 수 있습니다. dfname[`column_name`]은 데이터 프레임의 특정 열을 에이스하는 기본 인덱싱 기술입니다. 또한 열 목록이 될 수 있습니다. 자세한 내용은 위에 공유된 «팬더까지10분» 리소스를 참조하십시오. `Maine`이라는 값은 2018 ACT 데이터에서 두 번 표시됩니다. 다음 단계는 값이 중복되었는지 또는 데이터가 잘못 입력되었는지 확인하는 것입니다. 마스킹이라는 기술을 사용하여 지정된 기준을 충족하는 데이터 프레임 내의 행을 검사할 수 있습니다. 예를 들어 마스킹을 사용하여 `State`의 `상태` 값이 있는 2018 ACT 데이터의 모든 행을 살펴보겠습니다. 그것은 당신의 페이지에 줄거리 인라인을 렌더링 하는 무엇을. 당신은 곧 어떻게 되는지 볼 수 있습니다. 다음으로 필요한 경우 CSV 및 데이터 정리를 읽으십시오. 아래 DataCamp Light 청크에서 머리() 및 tail() 함수를 사용하여 필기 숫자 데이터의 첫 번째 및 마지막 다섯 행을 검사합니다. DataCamp 라이트 청크에서 데이터가 이미 로드되었습니다: 위에 연결된 UCI 기계 학습 저장소의 데이터 집합 설명에서 이 값을 읽을 수도 있습니다.

데이터. 예비 데이터 분석을 진행할 때 데이터 품질이 단계의 영향을 받을 수 있으므로 데이터 프로파일링 단계로 돌아갑니다. 스피어맨의 계수는 일반적으로 켄달의 타우 계수보다 크지만, 데이터의 관찰 중 편차가 클 때 스피어맨계수가 더 작아지는 것은 아닙니다. 스피어맨 상관 관계는 이것에 매우 민감하며 경우에 따라 유용 할 수 있습니다! 이상값을 처리하려면 삭제, 변환 또는 impute를 수행할 수 있습니다. 따라서 데이터를 이해하고 이상값의 원인을 식별하는 것이 다시 중요한 이유입니다: Notes: act_18.index[52]는 삭제할 인덱스를 지정하고, 인플레이스=True는 원래 데이터 프레임에 다시 할당하지 않고 원래 데이터 프레임 개체에 대한 변경 사항을 저장합니다. 개체(act_18). 대부분의 모델이 누락 된 데이터로 작동하지 않고 심지어 데이터로 작동하지 않기 때문에 모든 변수에서 누락 된 값을 살펴 보겠습니다. 따라서 데이터 집합에서 null /NaN 의 수를 확인해 보겠습니다 누락 된 데이터로 수행할 작업을 최종 결정을 내렸을 때 데이터에 표시하려는 변경 내용을 구현하는 방법을 확인하십시오.

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