Data Analyst KIM

t1-결측치 문제 주어진 데이터에서 결측치가 80%이상 되는 컬럼은 삭제하고, 80% 미만인 결측치가 있는 컬럼은 'city'별 중앙값으로 값을 대체하고 'f1'컬럼의 평균값을 출력해라 데이터 : basic1.csv # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import numpy as np import pandas as pd ex = pd.read_csv("C:/Users/USER/OneDrive/바탕 화면/6688/PART 02 파이썬 분석/csv1/basic1.csv") ex id age city f1 f2 f3 f4 f5 0 id01 2.0 서울 NaN 0 NaN ENFJ 91.297791 1 id02 9.0 서울 70.0 1 NaN ENFJ 60.339826 2 id03 27.0 서울 61.0 1 NaN..

T1-1. 이상치를 찾아라 데이터에서 IQR을 활용해 Fare컬럼의 이상치를 찾고, 이상치 데이터의 여성의 수를 구해라. 타이타닉 데이터활용 # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #데이터셋 불러오고 살펴보기 df1 = pd.read_csv("C:/Users/USER/OneDrive/titanic.csv") df1.head() PassengerId Survived Pclass Name Sex Age SibSp Parch Ticket Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 Braund, Mr. Owen Harris male 22.0 1 0 A/5 21171 7.2500 NaN S 1 2..

빅분기 실기의 전반적인 흐름을 이해하는데 도움을 받았다. 빅분기 실기를 준비중인 사람이라면 24개로 구성이된 영상을 시간날 때 보면서 공부를 하면 합격하는데 도움을 받을 수 있을 것이다. 캐글에서 코드를 공유하고 문제유형을 풀어볼수 있다. 잘 활용해서 빅분기 실기 한번에 합격하자!! Big Data Certification KR 빅데이터 분석기사 실기 (Python, R tutorial code) www.kaggle.com

[모닝스쿨] 13일차(23.5.23) - "공감을 하고 있는지 살펴라" 오늘 독후감 발표에서 인상깊었던 구절이있다. "성공한 사람들은 자신을 되돌아 보는 시간을 가진다" 자신을 되돌아보며 부족한 것을 파악하는 것이 중요하다고 느꼈다. 성공에 한발자국 다가가기 위해서는 3가지가 필요하다. 1. 일찍 일어나기 2. 멘토를 찾기 3. 기록하기 일찍일어나는 것은 그만큼 시간관리를 잘 해야한다는 뜻으로 해석했다. 멘토를 찾는다는 것은 수많은 시행착오를 겪은 사람으로 내가 효율적으로 성장하기 위해서 필요하다고 생각했다. 내가 알고있는 것을 기록하는 것이 중요하다고 생각한다. PREP기법 박미경 선생님이 오늘도 'PREP기법'에 대해서 설명을 해주셨다. 'PREP기법'이란? Point(주장)/Reason(근거)/Ex..