CODING78 [Python/pandas] 판다스 지수표현 없애기 /판다스 소수점 출력 조절하기 / 데이터 프레임 소수점 출력 형식 바꾸기 데이터 형태가 아래와 같다고 했을 때 지수 표현인 'TIME'열에 있는 'e-07'를 소수점 형태로 보고 비교하고 싶을 때가 있는데 [ORIGINAL] # 판다스 소수점 조절하기 pd.options.display.float_format = '{:.5f}'.format 판다스의 options에 display에 있는 float_format 부분을 바꿔주면 된다. '{:.5f}'.format으로 하면 소수점 5번째짜리의 형태로 출력하게된다. [OUTPUT] 다시 지수 형태로 바꿔주고 싶으면 아래의 코드를 사용하면 된다. pd.reset_option('display.float_format') 2023. 5. 10. [Python / graphs] Matplotlib 한글 깨짐 해결 코드 / 마이너스 (-) 깨짐 해결코드 💡 한글 깨질 때 # 한글 폰트 설정 plt.rc('font', family ='Malgun Gothic') 💡마이너스 부호 깨질 때 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 2023. 4. 28. [Python/pandas] Groupby 활용 / Groupby에서 특정 group 가져오기 / 그룹별 연산하기 # 기본 데이터 형태 예시 데이터로 포켓몬 데이터를 사용함. # 0. 기본 모듈 import & 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('./Data/pokemon.csv') # 1. Group화 시키기 다양하게 활용하기 위해서 group화 시킨 것을 객체에 넣어서 사용하는 것을 추천 data_g = data.groupby('TYPE1') # 1-1 Group 목록 확인하기 data_g.groups.keys() # 그룹 내에 어떤 그룹들이 있는지 확인할 때 ⬇ OUTPUT dict_keys(['Bug', 'Dark', 'Dragon', 'Electric', 'Fairy', 'Fighting', 'Fire', 'Flying',.. 2023. 4. 24. [Python/Graph] Matplotlib, Seaborn에서 x축 돌리기 / rotation xticks 💡 그래프 기본 모듈 빠르게 값까지 확인하고 싶을 때는 plotly와 cufflinks를 이용한 iplot을 많이 쓰며 (둘 다 동적인 그래프 제공) 보고서 용 깔끔한 그래프 만들 때는 matplotlib과 seabornd으로 깔끔하게 만듬 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import cufflinks as cf import plotly.express as px from matplotlib.gridspec import GridSpec 1️⃣ 그래프를 객체에 넣지 않고 사용할 때, plt.xticks(rotation = 30) 사용 sns.boxplot(x = data['TYPE1'], y = data['HP']) plt.xticks(rota.. 2023. 4. 24. [Python] 데이터 분석 자주 쓰는 코드 모음 (1) 판다스, 그래프, 상관계수 🔴 필수 모듈 # warning 제거 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 데이터 불러오기 import pandas as pd import numpy as np # 그래프 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import plotly.express as px import cufflinks as cf # 그래프 기본 설정 %matplotlib inline plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') 🔴 상관계수확인 px.imshow(data.corr().round(2), text_auto = True, color_continuous_scale='RdBu') 🔴 R2.. 2022. 8. 14. [AI] XAI(explainable AI)란? ℹ️ XAI ? eXplainable AI의 줄임말로 설명가능한 AI란 뜻을 가지고 있음 기존 알고리즘은 정확도와 설명력이 trade-off 관계를 가지고 있음. 기존에는 정확도가 높더라도 왜 그런 결과가 나오게 되었는지 설명할 수 없었음. (이 것을 black-box 모델이라고 함) 이러한 단점을 개선하기 위해 나온 것이 XAI → 결국 XAI 란 사람이 AI의 동작과 결과를 이해하고 올바르게 해석할 수 있고, 결과물이 생성되는 과정을 설명 가능하도록하는 기술을 의미 ❓XAI 모델의 필요성 1. 설명이 가능하다면 어디를 개선해야하는지 개선 point를 찾을 수 있음 2. 왜 그런 결과가 나왔는지 이야기할 수 있음 1. 사람이 결과를 이해할 수 있는 투명성을 개선 2. 신뢰성을 제고 여.. 2022. 8. 2. 이전 1 2 3 4 5 ··· 13 다음
