데이터사이언스 검색 결과
17 개의 검색 결과가 있습니다.
프로그래밍/파이썬

판다스로 데이터프레임 병합 방법

데이터 분석에서 여러 데이터 소스에서 수집한 데이터를 하나로 병합하거나 서로 다른 데이터프레임을 조인하는 기술은 필수 입니다 판다스의 데이터프레임 병합과 조인에 관한 기술을 상세히 알아보고, 실제 예제를 통해 어떻게 활용하는지도 살펴보겠습니다. 목차 데이터프레임 병합의 유형과 방법 조인 연산자와 키 컬럼 지정 다양한 병합 예제와 활용 1. 데이터프레임 병합의 유형과 방법 판다스의 데이터프레임 병합은 크게 세 가지 유형으로 나뉩니다: concat, merge, join. concat은 여러 데이터프레임을 위아래나 좌우로 이어 붙이는 기능입니다. merge는 두 데이터프레임을 특정 열을 기준으로 합치는 기능이며, SQL의 JOIN과 유사합니다. join은 merge의 특별한 경우로써, 인덱스를 기준으로 두 ..

2023. 10. 13. 20:45
프로그래밍/파이썬

판다스의 다중 인덱스와 다중 열을 활용한 데이터 분석 기법

다중 인덱스와 다중 열은 판다스의 고급 기능으로, 데이터의 차원을 늘려서 더욱 복잡한 데이터 구조를 표현하는 데 큰 힘을 발휘합니다 1. 다중 인덱스와 다중 열의 개념과 활용 2. 다중 인덱스로 데이터프레임 다루기 3. 다중 열을 활용한 데이터 조작 1. 다중 인덱스와 다중 열의 개념과 활용 다중 인덱스와 다중 열은 판다스에서 고급 기능 중 하나로, 데이터의 차원을 늘려서 더욱 복잡한 데이터 구조를 표현할 수 있게 합니다. 기본적인 데이터프레임의 행과 열 외에도 여러 레벨의 인덱스나 열을 가질 수 있게 되며, 이를 통해 다양한 데이터 조작과 연산을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능은 특히 시계열 데이터나 계층적인 데이터 구조를 다룰 때 유용하게 사용됩니다. 2. 다중 인덱스로 데이터프레임 다루기 판다스의..

2023. 10. 13. 16:44
프로그래밍/파이썬

판다스를 이용한 데이터 그룹화와 집계 기법

판다스의 데이터 그룹화와 집계 기능을 중점적으로 살펴보며, 실제 데이터 분석에서 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 1. 데이터 그룹화의 목적과 기본적인 사용법 2. 그룹별 집계 함수 적용 및 사용 예제 3. 멀티레벨 그룹화와 복잡한 데이터 집계 1. 데이터 그룹화의 목적과 기본적인 사용법 데이터 그룹화는 관련된 데이터를 함께 묶어서 분석하거나 집계하는데 유용한 방법입니다. 판다스에서는 `groupby` 함수를 사용하여 데이터를 그룹화할 수 있습니다. 데이터 그룹화의 주요 목적은 큰 데이터 집합을 작은 그룹으로 나누어, 각 그룹의 특성이나 경향을 쉽게 파악하고자 하는 것입니다. 예를 들어, 회사의 매출 데이터에서 지역별, 월별, 제품별 매출을 알고 싶을 때 데이터 그룹화를 활용할 수 있습니다. 2...

2023. 10. 13. 14:29
통계/R

R을 활용한 Baron & Kenny 매개효과분석 실습 가이드

Baron & Kenny의 매개효과분석은 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 특정 세 번째 변수가 매개하는 정도를 평가합니다. baron & kenny 매개효과분석 이란 R에서 baron & kenny 매개효과분석하는 법 분석결과 해석하는 법 1. baron & kenny 매개효과분석 이란 Baron & Kenny의 매개효과분석은 한 변수(X)가 다른 변수(Y)에 미치는 영향을 특정 세 번째 변수(M)가 어떻게 매개하는지를 평가하는 분석 방법입니다. 본질적으로, 이 방법은 변수 X와 Y 사이의 관계가 M의 존재나 수준에 따라 어떻게 변하는지를 탐색하는 것입니다. 매개 변수 M은 X와 Y 사이의 관계를 설명하거나 강화, 약화시킬 수 있습니다. 이 분석은 심리학, 사회학, 경제학 등 다양한 학문 분야에서 ..

2023. 10. 12. 08:25
통계/R

R에서 K-평균 군집화를 활용한 데이터 분석 방법

K-평균 군집화는 데이터셋을 K개의 클러스터로 나누는 인기 있는 분류 방법 중 하나입니다. 이 방법은 각 클러스터의 중심을 기준으로 데이터 포인트를 그룹화하며, R 프로그래밍 언어를 사용하면 쉽게 구현할 수 있습니다. K-평균 군집화 (K-Means Clustering) 이란 R에서 K-평균 군집화 (K-Means Clustering)하는 법 분석결과 해석하는 법 1. K-평균 군집화 (K-Means Clustering) 이란 K-평균 군집화는 비지도 학습 방법 중 하나로, 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 알고리즘입니다. 이 방법은 각 클러스터의 중심점을 계산하고, 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당하는 방식으로 작동합니다. 클러스터링의 목적은 동일 클러스터 내의 데이터 포인트 간의 거리는 최..

2023. 10. 12. 01:21
통계/R

R 프로그래밍에서 크루스칼-왈리스 검정으로 데이터 분석하기

크루스칼-왈리스 테스트는 세 개 이상의 독립 표본 그룹 간의 중앙값 차이를 검증하는 비모수 통계 검정입니다. R에서는 어떻게 이 검정을 수행하고 결과를 해석하는지 알아보겠습니다. 목차 크루스칼-왈리스 테스트 (Kruskal-Wallis Test) 이란 R에서 크루스칼-왈리스 테스트 (Kruskal-Wallis Test)하는 법 분석결과 해석하는 법 1. 크루스칼-왈리스 테스트 (Kruskal-Wallis Test) 이란 크루스칼-왈리스 테스트는 세 개 이상의 독립 표본 그룹 간의 중앙값 차이를 검증하는 비모수 통계 검정입니다. 정규 분포나 분산의 동일성 가정을 만족하지 않는 데이터에 적합한 검정 방법으로, 각 데이터 포인트를 순위로 변환한 후 그룹 간의 순위 합의 차이를 바탕으로 통계적 유의성을 판단합니..

2023. 10. 11. 21:07