데이터 시각화2 Pandas 실습: 데이터 분석 코로나 데이터 분석코로나 확진자 및 사망자 추이 분석코로나19 팬데믹 동안 확진자와 사망자의 변화를 분석하는 것은 전염병의 확산을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터를 기반으로 시간에 따른 확진자 수와 사망자 수의 변화를 시각적으로 분석하여 전염병의 진행 양상을 살펴볼 수 있습니다.import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 데이터 로드covid_df = pd.read_csv('covid19_data.csv')covid_df['date'] = pd.to_datetime(covid_df['date'])# 시계열 그래프 생성plt.figure(figsize=(15, 8))plt.plot(covid_df['date'], covid_df['new_cases.. 2025. 2. 20. CSV 파일로 데이터 저장: 데이터 관리와 활용의 첫걸음 CSV 저장의 기초웹에서 수집한 데이터를 저장하고 활용하는 방법은 데이터 분석 작업에서 매우 중요합니다. 특히, CSV(Comma Separated Values) 파일은 구조화된 데이터를 저장하는 데 널리 사용되는 포맷으로, Pandas를 활용하면 데이터를 손쉽게 CSV 파일로 저장하고 불러올 수 있습니다. 이 글에서는 CSV 파일로 데이터를 저장하는 방법론과 실용적인 팁을 단계적으로 설명합니다. 1. CSV 파일이란 무엇인가?CSV 파일은 데이터 행이 줄바꿈 문자로 구분되고, 각 열은 쉼표(,)로 분리된 텍스트 기반 파일 형식입니다. CSV 파일은 간단한 구조와 범용성을 갖추고 있어 다양한 환경에서 데이터를 교환하거나 저장하는 데 적합합니다.CSV 파일의 주요 특징경량화: 파일 크기가 작아 대량의 데이.. 2025. 2. 2. 이전 1 다음
