학습 자료

실제 사용되는 데이터는 하나의 완벽한 데이터셋이 아닌, 여러개로 쪼개진 경우가 더 많습니다. 때문에

여러개로 분리된 데이터를 분석하기 용이하게, 하나의 데이터 셋으로 만들기 위한 과정이 필요

• 깔끔하지 않은 데이터는 무엇인지, 깔끔한 Tidy Data를 만들기 위해 사용되는 melt() 함수 사용
• https://youtu.be/Fqo6RoIJUFA
• 강의 영상 https://youtu.be/-AlBh0fsUFI

핵심 키워드

• concat & merge
• Tidy data

Reference

• plotnine 패키지를 통한 GGplot
  • 그래프로 나타내기 위한 데이터의 통계 변환
  • 변수나 색 등을 선택하는 미적 요소 적용
  • 데이터의 위치를 지정하는 좌표계
  • 데이터를 표현하는 언어인 그래픽 문법 구현
  • https://youtu.be/EHZ2JtVCDCQ
• Merge, Join, Concat & Append 구체적 설명
  • Join의 종류, Merge에서 error가 발생하는 상황, Concat과 Append 사용 예시
  • https://youtu.be/wzN1UyfRSWI

현업에서는 이러한 Tidy Data를 많이 볼것이고 처리해야할것이다.

오늘의 주제는 Tidy Data 처리인듯하다.

pandas의 melt() 함수를 사용한 Tidy Data(깔끔한 데이터) 만들기.

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