Python을 활용한 시각화

• Pandas를 통한 데이터 분석 후에 시각화를 통해 데이터에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

다양한 시각화 라이브러리

• 정적 이미지 생성
  • Matplotlib, Seaborn 등
• Interactive 시각화 라이브러리
  • Bokeh, d3py 등

개발환경 구축

• Excel
  • 윈도우용 Excel 2007 이상
  • 맥용 Excel 2016 이상
• Python
  • 아나콘다(ANACONDA) Python
• Jupyter Notebook
  • 아나콘다 파이썬에 이미 설치되어 있음

필요한 라이브러리

• 아나콘다를 통해 기본 설치
  • pandas: 데이터 전처리/분석
  • matplotlib / seaborn: 시각화
  • xlwings: 엑셀 UI 자동화
  • scikit-learn: 머신러닝
  • requests: HTTP 요청
  • beautifulsoup4: HTML 파서
  • tqdm: 진행상태 표시 라이브러리
• missingno
  • 결측치 시각화

VS Code를 사용한다면

• VS Code에서 Anaconda Extension Pack 설치
• Python 경로를 Anaconda 설치한 폴더 내 Python으로 설정
• Python 버전에 (‘base’: conda) 확인

Conda Environment를 사용한다면

#!/bin/bash
conda create -n 이름 anaconda
activate 이름
jupyter notebook