Ming's blog

오늘은 jupyter notebook에서 발생하는 plotly 패키지 오류해결 방법에 대해 포스팅 하겠습니다. plotly 오프라인 모드를 통해 그래프를 그리다 보면 코드는 실행이 되었지만 그래프가 출력되지 않는 오류를 종종 경험하게 됩니다. 이를 해결하는 방법을 소개하려고 합니다. 아래 그림과 같이 코드는 실행이 되었지만 하얀 화면만 출력될 뿐, 그래프는 그려지지 않습니다. 이는 notebook이 오프라인 모드로 설정이 되어있지 않아 발생하는 문제입니다. # 필요한 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import plotly.offline as pyo import plotly.graph_objs as go # 그래프 그리기 df = pd.DataFr..

데이터 프레임 만들기 판다스 패키지를 이용해서 간단하게 데이터 프레임 만들기 df = pd.DataFrame(data={'첫번째 열이름':['A','B','C',...],'두번째 열이름':['1','2','3',...],...}) import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame({'ID':['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10'],'score':['80','76','65','67','69','90','84','83','46','76'],'color':['RED','BLUE','RED','YELLOW','PINK','BROWN','RED','GREEN','GREEN','WHITE']}) data ID score colo..

1. Modeling 앞에서 처리한 데이터를 이용하여 분석을 해보고자 합니다. 여러가지 모델 중 xgboost 와 randomforest를 이용한 분석을 하려고 합니다. 1.1. xgboost train 데이터를 train_test_split 함수로 7:3으로 나누어 CV방법을 이용하여 모델을 생성하고자 합니다. 우리가 예측하고자 하는 타켓변수는 0 또는 1의 값을 가지므로 XGBClassifier 모델을 이용하려 합니다. import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score #train 변수 나누기 X, y..

파이썬을 이용하여 kaggle에서 가장 기본으로 알려진 타이타닉 데이터를 분석하고자 합니다. 먼저, 데이터 분석에 앞서 필요한 패키지들을 불러옵니다. numpy와 pandas 그리고 시각화를 위함 matplotlib과 seaborn을 불러오겠습니다. 또한, 통계분석을 위해 scipy와 NA값을 쉽게 보여주는 missingno를 불러오겠습니다. 마지막으로, warnings를 불러와 필요없는 경고 메시지를 표현하지 않도록 하였습니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy import stats %matplotlib inline #na값 쉽게 보는 함수 impor..