판다스(pandas), 연속형 자료를 범주화 자료로 바꾸려면 cut() 함수를 이용해 한 번에 해결하고 교차분석 crosstab으로 범주형 변수 간 관계를 살펴보자... 본격적으로 데이터를 분석하기에 앞서 자료의 형태를 파악하는 것은 매우 중요하다. 개수(count)가 필요하거나, 평균(mean)과 표준편차(standard deviation)를 구하거나, 특히 통계 관련 분석 방법은 자료의 형태에 의해 결정되기 때문이다. 자료가 범주화되어 있다면 평균은 의미 없는 대표값이며 빈도(frequency)와 비중(percentage)이 분석에 필요하다. 범주형 자료는 성별, 지역, 종교 등을 수치로 표현한 자료를 의미한다. 예를 들어 성별은 '남'과 '여'가 있지만, 측정할 때는 남자를 1로 여자를 2로 코딩(coding) 해 마치 수치형 자료처럼 보이지만 숫자는 크기나 양의 의미가 아니라 분류의 의미만 갖는다. 이러한 범주화 자료는 분류와 지칭만 하는 명목형(nominal) 자료와 순서를...
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원문링크 : 파이썬 python 판다스 pandas 범주화 Categorical, cut, qcut 로 교차분석 crosstab 을 실시해 빅데이터 분석 마스터
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