yeon's 👩🏻‍💻

처음이라 진짜 사소한 것 하나 하나 기록하는 중 ... 나중에 후회하기 싫다 2.2 Sex 성별로 생존률이 어떻게 달라지는지 확인해보기 f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(18, 8)) df_train[['Sex', 'Survived']].groupby(['Sex'], as_index=True).mean().plot.bar(ax=ax[0]) ax[0].set_title('Survived vs Sex') sns.countplot('Sex', hue='Survived', data=df_train, ax=ax[1]) ax[1].set_title('Sex: Survived vs Dead') plt.show() * 결과 분석 - 여자가 생존할 확률이 높구나 ..! * 코드분석 df_t..

1.2 Target label 확인 - target label이 어떤 distribution을 가지는지 (얼마나 balance있게 dataset에 있느냐 / 없느냐) - 'Survived'의 1과 0의 분포를 살펴보자 * 코드 해석 f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(18, 8)) - 도화지에 subplot을 그린다고 생각하자 - 1행 2열, 즉 하나의 행에 두 개의 그림이 그려짐 df_train['Survived'].value_counts() - Survived된 value들의 개수 - 이것의 type은 Series -> plot을 그릴 수 있다. df_train['Survived'].value_counts().plot.pie() df_train['Survived'].val..

처음 다뤄보는 kaggle 아래 youtube를 참고하여 따라하는 실습입니다. 데이터 분석을 공부하기로 마음 먹은지 몇 주가 되었고 인프런에서 기초 강의를 듣는 중인데 새로 들어간 스터디에서 조원 분이 추천하신 사이트를 참고하여 모델링을 해보며 직접적으로 데이터를 다뤄보기 위해 실습을 해보려고 한다. https://www.youtube.com/watch?v=_iqz7tFhox0&list=PLC_wC_PMBL5MnqmgTLqDgu4tO8mrQakuF&index=1 - 데이터 분석 도구(pandas, numpy), 여러 시각화 도구(matplotlib, seaborn, plotly) 모듈 import 하기 - 앞으로 나올 warnings를 무시 1. Dataset 확인 - null data를 확인하기 - d..