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003. 파이썬 자주 쓰는 라이브러리 저장 라이브러리 설치 및 삭제 등에 관한 내용은 이전에 정리해두었다! egg-is-life.tistory.com/10 002. [Visual Studio Code] 파이썬 라이브러리 설치 목차 1. 설치된 라이브러리 확인 2. 라이브러리 설치 3. 라이브러리 업그레이드 4. 라이브러리 제거 1. 설치된 라이브러리 확인 주피터 노트북이나 Visual Studio Code 등 어떤 경로로 설치해도 기본적 egg-is-life.tistory.com 파이썬은 주로 외부 라이브러리를 활용해서 코드를 작성하는데, 자주 사용하는 라이브러리(패키지)를 매번 임포트 하는 건 매우 번거로운 일이다. 그래서 매우매우 간단한 방법으로 많이 쓰는 라이브러리를 저장해서 자동으로 불러오는 방법에 대해 알아볼 것이다. 이 방법은 라이브러.. 2021. 8. 21.
007. [Libname] SAS 라이브러리 생성 오늘은 SAS 파일을 간단하게 불러오거나, 분석 시 사용했던 데이터셋을 저장하기 위한 방법을 알아보고자 한다. 이 방법에 대해 알게 된 건 국건영(국민건강영양조사) 지침서를 읽지도 않고 IMPORT문을 사용해서 국건영 sas7bdat 파일을 sas에 불러오려다가 오류가 떴기 때문이다. 이 오류는 LIBNAME을 활용하여 해결이 가능하다. 기본적으로 SAS에 파일을 불러오면 [WORK] 임시 라이브러리에 저장되며, SAS를 종료하면 이 파일을 삭제된다. 영구적으로 계속 데이터셋을 불러내서 작업하고 싶다면 LIBNAME으로 라이브러리를 만들면 된다. LIBNAME 1. 형태 LIBNAME 라이브러리명 "경로" ; 사용하려는 데이터 파일이 저장된 경로나 라이브러리를 만들고 싶은 폴더의 경로를 적으면 된다. 2.. 2021. 8. 21.
006. 사용한 코드 정리_기초통계 및 막대 그래프 코드 정리(3) 범주형데이터 빈도표와 데이터전처리는 이전 게시글에 있습니다. https://egg-is-life.tistory.com/12 004. 사용한 코드 정리_기초통계 및 막대 그래프 코드 정리(1) 목차 1. 데이터 불러오기 및 열 이름 변경 2. 데이터 공란 채우기(NaN) 3. 데이터 frequency table(빈도표) 작성 1. 데이터 불러오기 및 열 이름 변경 문항 번호로 적혀 있던 열 이름을 어떤 항목인지 알 egg-is-life.tistory.com https://egg-is-life.tistory.com/13 005. 사용한 코드 정리_기초통계 및 막대 그래프 코드 정리(2) 1. 범주형 데이터 frequency table(빈도표) 그리기 해당 내용은 이전 글에 정리해두었다. https://egg.. 2021. 8. 21.
005. 사용한 코드 정리_기초통계 및 막대 그래프 코드 정리(2) 1. 범주형 데이터 frequency table(빈도표) 그리기 해당 내용은 이전 글에 정리해두었다. https://egg-is-life.tistory.com/12 004. 사용한 코드 정리_기초통계 및 막대 그래프 코드 정리(1) 목차 1. 데이터 불러오기 및 열 이름 변경 2. 데이터 공란 채우기(NaN) 3. 데이터 frequency table(빈도표) 작성 1. 데이터 불러오기 및 열 이름 변경 문항 번호로 적혀 있던 열 이름을 어떤 항목인지 알 egg-is-life.tistory.com final.stb.freq(['medicine_care']) 2. 데이터 전처리_데이터프레임 여러 개 합쳐서 엑셀로 불러내기 - 데이터 형태 변경(숫자형->문자형, 문자형->숫자형 등) -조건에 해당하는 값 삭제.. 2021. 8. 21.
004. 사용한 코드 정리_기초통계 및 막대 그래프 코드 정리(1) 목차 1. 데이터 불러오기 및 열 이름 변경 2. 데이터 공란 채우기(NaN) 3. 데이터 frequency table(빈도표) 작성 1. 데이터 불러오기 및 열 이름 변경 문항 번호로 적혀 있던 열 이름을 어떤 항목인지 알아보기도 쉽고 코딩하기 편한 이름으로 변경했다. first = pd.read_csv('만족도_1차.csv') second = pd.read_csv('만족도_2차.csv') first.columns = ['que', 'medicine_care', 'medicine_help', 'medicine_conv', 'medicine_func', 'nutrition_care', 'nutrition_help', 'nutrition_conv', 'nutrition_func', 'exercise_car.. 2021. 8. 21.