범주형자료3 파이썬 범주형 자료의 요약법(그래프) 범주형 자료를 요약하는 방법 중에 하나는 도수분포표 이외에도 그래프를 활용하는 방법이 있다. 원형 그래프와 막대 그래프를 그리는 방법에 대해 알아보자. 목차 1. 원형 그래프 2. 막대 그래프 1. 원형 그래프(Pie Chart) 각 범주가 차지하는 비율로 중심각을 나눠 원형의 형태로 표현한 그래프다. 숫자의 나열보다 전체적인 분포를 이해하기 쉽다. 장점 : 범주가 차지하는 비율을 파악하기 쉽다. 단점 : 범주 간 도수 비교 및 도수 크기 차이 파악이 어렵다. plt.pie(수치, labels = 라벨) 전자제품 판매 데이터를 활용해 원형 그래프를 만들어봤다. sales는 각 제품별 판매 비율이 적힌 데이터고, product는 각 제품의 종류가 적힌 데이터다. plt.pie 함수를 활용하여 원형 그래프를.. 2023. 3. 13. 파이썬 범주형 자료의 요약법(도수분포표) 범주형 자료의 요약법은 다음 순서를 따른다. 각 범주에 속하는 관측값의 개수를 측정한다. 전체에서 차지하는 각 범주의 비율을 파악한다. 효율적으로 범주 간의 차이점을 비교 가능하다. 목차 1. 도수분포표 └ 1.1. 도수(Frequency) └ 1.2. 상대도수(Relative Frequency) 2. 실습 └ 2.1. 도수 계산 └ 2.2. 상대도수 계산 1. 도수분포표 범주형 자료에서 범주와 그 범주에 대응하는 도수, 상대도수를 나열해 표로 만든 것이다. 몇 개의 범주를 기준으로 둘 것인지에 따라 다양한 도수 분포표를 만들 수 있다. pandas.crosstab(index = 범주, columns = 원하는 컬럼명) 위의 코드는 index로 설정한 범주에 해당하는 도.. 2023. 3. 12. 파이썬 자료의 구분(수치형, 범주형 자료) 데이터를 분석하고 시각화할 때 데이터가 어떤 형태의 자료인지 파악하고 그 특성에 맞는 분석 기법을 사용해야 한다. 자료는 기본적으로 수치형 자료와 범주형 자료로 나뉘는데 오늘은 그 개념에 대해 알아보도록 한다. 목차 1. 수치형 자료(Numerical data) └ 1.1. 연속형 자료(Continuous data) └ 1.2. 이산형 자료(Discrete data) 2. 범주형 자료(Categorical data) └ 2.1. 연속형 자료(Ordinal data) └ 2.2. 이산형 자료(Nominal data) 1. 수치형 자료(Numerical data) 수치로 측정이 가능한 양적 자료(Quantitative data)다. 예를 들어 키, 몸무게, 시험 점수, 나이 등에 해당한다. 선형 회귀 분석 .. 2023. 3. 11. 이전 1 다음 반응형
