Jupyter Notebook은 데이터 분석 및 시각화에 널리 사용되는 오픈 소스 웹 응용 프로그램입니다. Python, R 및 Julia와 같은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며 코드와 텍스트를 함께 작성하고 실행할 수 있습니다. 이것은 데이터 과학자, 연구원 및 개발자들 사이에서 매우 인기가 있습니다.

이 예제에서는 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 Jupyter Notebook을 통해 데이터를 분석하는 방법을 살펴보겠습니다.

목차

1. Jupyter Notebook 설치 및 실행
2. 데이터 불러오기
3. 데이터 시각화
4. 데이터 분석

Jupyter Notebook 설치 및 실행

Jupyter Notebook을 설치하려면 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행합니다.

pip install jupyter

Jupyter Notebook을 실행하려면 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행합니다.

jupyter notebook

데이터 불러오기

import pandas as pd

# CSV 파일을 불러옵니다
df = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터프레임을 출력합니다
df.head()

데이터 시각화

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 시각화
plt.plot(df['날짜'], df['가격'])
plt.xlabel('날짜')
plt.ylabel('가격')
plt.title('가격 변동')
plt.show()

데이터 분석

# 데이터의 평균, 최댓값, 최솟값 등을 계산합니다
mean_price = df['가격'].mean()
max_price = df['가격'].max()
min_price = df['가격'].min()

print(f"평균 가격: {mean_price}, 최고 가격: {max_price}, 최저 가격: {min_price}")

이것은 Jupyter Notebook을 사용하여 Python을 활용한 데이터 분석을 보여주는 간단한 예제입니다. Jupyter Notebook은 데이터 과학 작업을 위한 강력한 도구이며, 데이터 분석, 시각화, 모델링 및 보고서 작성에 널리 사용됩니다.

더 많은 정보를 원하시면 아래 Jupyter Notebook 공식 웹사이트를 방문해주세요.