아무거나 공부방

컴퓨터를 리셋하고 다시 R과 RSTUDIO를 다시 설치 했는데.. 다시 라이브러리 부분에서 오류가 난다. 라이브러리 In addition: Warning message: In normalizePath(path.expand(path), winslash, mustWork) : onedrive가 경로로 나타나는데.. 나는 onedrive는 경로로 쓸 생각도 없는데.. 그렇게 잡혀서.. rstudio를 끄고.. 관리자 모드로 다시 켰다.. 그리고 .libpath로 다시 라이브러리를 지정하니까 가능해졌다.. 후우

분석을 하다보면 그래프를 여러개 한번에 모아서 봐야할 때가 있습니다. 1. grid.arrange 아래의 패키지 설치가 필요합니다 #gridExtra library(gridExtra) grid.arrange(data1, data2, ncol = 2, nrow =1) 2. facet_wrap() gglot에서 위의 함수를 이용하면 용이합니다. ggplot()+ geom_bar(data=ladoc, aes(x=effect2, y=value, fill=group), stat='identity', position='stack')+ facet_wrap(~duration)

파이썬을 배우면 list와 pandas란 단어를 많이 듣게 됩니다. 실제 개념을 정리해두지 않고 실습을 하다보면 조급 어렵더라구요. 리스트(List) -리스트의 선언은 대괄호 안에 데이터를 넣어주면 된다. -리스트의 구조 리스트=[값1, 값2, 값3....] 리스트 인덱싱(List indexing) -인덱싱은 리스트에서 하나의 요소를 인덱스 연산자를 통해 접근하는 것을 의미 -인덱스는 정수이며 항상 0에서부터 시작 리스트 슬라이싱(List Slicing) -Data변수에 저장되었을 때 data[start"end]까지의 값을 표현 -대괄호 안에 :을 표시하여 시작과 끝지점에 인덱싱을 입력, 이때 끝지점 인덱싱은 표시되지 않는다. 판다스(pandas) 보통 데이터분석을 할 때 엑셀파일과 텍스트파일을 사용합니..

대용량 csv 파일을 파이썬에서 열었을 때 int열을 보고 싶을 때 for idx, el in enumerate(row): print(idx, el)

로그를 변환합니다. import numpy as np data['log_salary']=np.log(data['salary']) data['log_sales']=np.log(data['sales']) data[('log_roe')]=np.log(data['roe']) data.head()

산점도를 한번 그려보겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(data_IQR['sales'], data_IQR['salrary'], alpha=0.5) plt.show() alpha는 투명도를 나타냅니다. 저는 절반해서 0.5으로 나타냈습니다.

데이터의 분위수를 구하는 함수 Q1_salary=data['salary'].quantile(q=0.25) Q3_salary=data['salary'].quantile(q=0.75) IQR_salary=Q3_salary-Q1_salaray IQR_salary 671.0 으로 값이 나왔습니다. Salary값에서 Q3+IQR*1.5보다 작은 값과 Q1-IQR*1.5보다 작은 값은 제외해서 data_IQR에 저장합니다. data_IQR=data[(data['salary']Q1_salrary-IQR_salary*1.5)] data_IQR['salary].hist()

가장 기본적인 함수인 R함수에 대해서 배워봅시다. for (i in 1:length(w90[1,1,,1])) { for (j in 1:length(w90[1,1,1,])) { delT[,,i,j]

outline 활용하기.. 똑같은 글자를 네개 넣으면 개요를 짤 수 있습니다. https://datadoctorblog.com/2021/08/17/R-update-rstudio-document-outline/ R) RStudio의 Document Outline의 활용 RStudio에서 많은 양의 코드를 관리할 때 사용하는 Document Outline(문서 개요)의 활용법을 알아보자. datadoctorblog.com

tapply(x, f, m) x는 벡터이고 f는 지단 분류요인, fun은 적용하려는 함수 pop