외부 CSV 파일 불러오기부터 분석, 저장까지 실전 예제 완전 정복
0. 이 글은 무엇을 위한 글인가요?CSV 파일을 불러와서 정리하고 싶다!정리된 데이터를 분석하고 시각화해보고 싶다!결과를 다시 파일로 저장하고 싶다!이번 글에서는 실제 실무처럼 파일 불러오기 → 분석 → 저장 흐름을 실습합니다.1. 분석 시나리오: 학생 성적 데이터데이터: 학생 이름, 국어, 영어, 수학 점수목표: 평균 계산, 최고점 확인, 시각화 및 저장2. 가상의 CSV 파일 준비하기메모장을 열고 아래 내용 복사students.csv로 저장 (인코딩: UTF-8)이름,국어,영어,수학김민지,82,91,78이준호,90,85,88박지우,74,79,92최수연,88,87,85정우진,95,94,89한예린,67,75,803. CSV 파일 불러오기import pandas as pddf = pd.read_csv('..
2025. 3. 28.
실제 데이터 분석 프로젝트 시작하기 - 인구수 & 평균소득 분석 (기초 예제)
0. 이 글은 무엇을 위한 글인가요?실제 데이터를 분석하려면 뭘 먼저 해야 하죠?데이터를 어디서 구하고, 어떻게 처리하고, 무엇을 보면 되나요?지금까지 배운 Pandas & 시각화 기초를 실제로 적용해보고 싶어요!이 글에서는 가상의 데이터를 이용해 실제 분석 흐름을 익히는 입문 프로젝트를 진행합니다.1. 프로젝트 개요목표: 도시별 인구수, 평균소득 데이터를 분석해 인사이트 얻기분석 질문:도시별 인구는 얼마나 다를까?소득이 높은 도시가 인구도 많은가?어떤 도시가 상대적으로 소득 대비 인구가 많은가?2. 데이터 수집 (예제 생성)import pandas as pddata = { '도시': ['서울', '부산', '대구', '인천', '광주', '대전', '울산'], '인구수(만명)': [973, ..
2025. 3. 27.
