차밍이

목차 Plotly 그래프 중 Bar Graph 그리는 방법에 대해 소개하겠습니다. express와 graph_objects 두 가지 방식을 모두 알아보겠습니다. 두 개의 차이가 궁금하다면 아래 글을 참고 해주세요. [Plotly] express와 graph_objects의 차이 / px와 go 차이 [Plotly] express와 graph_objects의 차이 / px와 go 차이 목차 Plotly를 사용해서 그래프를 그리는 방법은 2가지가 있습니다. 한 가지는 express를 사용하는 방법과 graph_objects를 사용하는 방법입니다. 저는 어떨때 express를 쓰고 어떨때 graph_objects를 쓰는 것 chancoding.tistory.com 예시 데이터 아래 예시에서 사용할 기본 데이터..

목차 Subplot 기본 구조 그리기 make_subplots 함수를 사용해서 서브플롯 생성 rows와 cols 값을 통해서 몇 행, 몇 열로 그래프를 그릴지 설정하면 됨 import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots fig = make_subplots(rows=2, cols=2) # make_subplots를 사용해서 서브플롯 구조를 그림 Subplot에 Subtitle 설정하기 start_cell subplot 번호 시작 위치를 바꿀 수 있음. 설정을 바꾸지 않으면 왼쪽 위부터 시작함 subplot_titles 각 Subplot 마다 부제목을 달아줄 수 있음 fig객체에 add_trace를 통해서 그래프를 추가해..

※ 주의 ※ 본 게시글은 아래의 게시글에서 설명한 EDA와 시각화 과정에서 사용된 소스코드를 첨부한 게시글입니다. LendingClub EDA와 시각화에 대한 설명이나 상태를 확인하고 싶으시면 아래 링크를 통해서 이전 게시글을 확이 하시면 됩니다. [파이썬/데이터 사이언스] - [파이썬 데이터 분석] LendingClub 원금 상환 여부 예측하기(1) : EDA와 데이터 시각화 [파이썬 데이터분석] LendingClub 원금 상환 여부 예측하기(1) : EDA와 데이터 시각화 이번 포스팅을 시작으로 Lending Club의 데이터를 활용해 파이썬 데이터 분석을 진행해볼 예정입니다. 파이썬이 데이터 분석하기에 좋고 강력한 library들도 많이 있습니다. 현재 4차 산업 양성과정의 빅데이터 AI.. cha..

이번 포스팅을 시작으로 Lending Club의 데이터를 활용해 파이썬 데이터 분석을 진행해볼 예정입니다. 파이썬이 데이터 분석하기에 좋고 강력한 library들도 많이 있습니다. 현재 4차 산업 양성과정의 빅데이터 AI설계 과정을 진행 중입니다. 본 과정을 진행하면서 진행한 프로젝트 중 하나이며, 프로젝트 진행 내용을 정리해서 포스팅하도록 하겠습니다. P2P 대출이란 무엇인가? P2P (Peer-to-Peer) 대출을 통해 금융기관과 개인의 채무관계가 아닌 개인과 개인 간의 채무관계의 대출을 의미합니다. 대부분은 한 명의 개인과 한 명의 개인이 아닌 다대 일 관계의 채무관계가 형성됩니다. 대출 방식은 한 명의 채무 자체가 여러 채권자들이 조금씩 돈을 투자해서 funding금액을 모아서 대출을 해주는 방..

데이터 과학을 공부하는 데 있어 필수적인 데이터 시각화에 대해서 공부하도록 하겠습니다. 오늘은 Seaborn 과 matplotlib를 사용하여 데이터를 시각화하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 데이터는 기존 라이브러리에서 제공하는 데이터를 바탕으로 진행하도록 하겠습니다. 데이터에 따른 그래프 우선 데이터의 형태에 따라 어떤 종류의 그래프를 사용하는 것이 좋은지 알아보겠습니다. 1차원 데이터 + 실수값, 실수 분포 플롯 -> 커너밀도, 러그, rugplot, kdeplot, distplot 카테고리별 데이터의 양 확인 -> countplot 다차원 데이터 (변수가 여러 개) -> 2차원 실수형 데이터 : 스캐터 플롯(jointplot) -> 3차원 이상의 실수형 데이터 : pairplot(그리드 형태로 출..