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5. 추가 분석해 볼 사항이 있나요? ㄴㅇ (4) Advertising

알게되면 사랑하게 된다. 아직은 처음이고 잘 모르지만, 우리는 매일 성장하고 있습니다! - 에이블스쿨 한기영 강사님 안녕하세요! DX 컨설턴트 트랙 대구/경북 8반 반장 고근호(instagram : root_go #선팔 #맞팔 #환영입니다) √고 입니다! 벌써 1달이라는 시간동안 함께 배우고 서로 소통해가며 어느덧 첫 번째, 두 번째 미니프로젝트도 함께 진행을 해보았는데요..! 저희 반은 다들 밝고 긍정적이셔서 많은 에너지와 힘을 얻고 가게 된 계기가 아닐까 싶습니다!! 지금까지 저희의 성장과정~ 시작해보겠습니다!!! 오프닝 데이 & 반별 OT 에이블 스쿨 최종합격 결과 기다리면서 조마조마 하던 날들이 엊그제 같은데요.. 벌써 데이터 분석을 배우고 있다고 생각하니 서로 각자 모두들에게 어깨 한번씩 토닥토..

7.데이터프레임 변경 (3) # 라이브러리 불러오기 7.1.데이터프레임 합치기(Concat) concat() 함수를 사용해 인덱스 값을 기준으로 두 데이터프레임을 가로 또는 세로로 합칠 수 있습니다. 7.1.1.가로로 합치기 axis=1 옵션을 지정해 가로로 합칠 수 있습니다. 2) 데이터프레임 합치기 이제 concat() 함수를 사용해 두 데이터프레임을 합쳐봅니다. 가로로 합치므로 axis=1 옵션을 지정합니다. join='outer' 는 기본 옵션값이므로 생략이 가능합니다. # 모든 행 합치기 pop = pd.concat([pop01, pop02], join='outer', axis=1) # 확인 pop.head(10) pop02 데이터프레임에는 1981~1984년 데이터가 없어 합쳐진 결과에 결측치..

6. 데이터프레임 변경 (2) 정확한 데이터 분석을 위해서는 정확한 데이터가 준비되어야 합니다. 정확한 데이터 준비를 위해 누락된 데이터나 중복 데이터를 제거하는 전처리 작업이 필요합니다. 6.1.결측치 처리 NaN 값, 즉 결측치는 정확한 분석을 방해합니다. NaN 값을 만나면 오류가 발생하는 함수도 있습니다. NaN 값은 제거하든지 다른 값(예를 들면 평균값, 최빈값 등) 으로 채워야 합니다. [ airquality 데이터 셋 정보 ] Ozone : 오존 농도 Solar.R : 태양복사량 Wind : 풍속 Temp : 기온 Month : 월 Day : 일 # 데이터 읽어오기 path = 'https://raw.githubusercontent.com/Jangrae/csv/master/airquality..