AI Bootcamp Section1 Review1

AI Bootcamp Section1 Review1

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내가 section 1 을 학습하며 배운 내용을 토대로 백지복습을 하려 한다.
알고 있는 내용들은 이미 블로그에 포스팅을 해 놓았고, github에 fork했으니,
내가 모르고 있었거나 좀 더 공부 하고 싶은 내용들을 적어 보겠다.
아쉬운 점은 아직 jekyll blog와 github등 어려움이 있어 plotly를 올리지 못했고, 이미지로 대체 하겠다.

1. Exploratory Data Analysis

• week1에서는 다른 부분들은 괜찮았으나 plotly라는 라이브러리를 처음 보았고, 응용해보고 싶다는 생각이 무척이나 들었다.
  그 이유중에 하나는 나는 앞으로 금융권이나, 핀테크쪽에서 데이터를 만져보고 싶다고 부끄럽지만 생각을 하고 있기때문에
  plotly가 많이 매력적이게 다가왔다.

# 일단 plotly를 설치 하겠다. chart_studio를 설치하면 plotly가 설치 된다.  
# cufflinks를 설치해주면 pandas에서 바로 plotly로 넘겨 시각화 해준다.  

pip install chart_studio  
pip install cufflinks  

# plotly import

import chart_studio.plotly as py
import cufflinks as cf
cf.go_offline(connected=True)  

예제

# Cufflinks in Python
# https://plot.ly/ipython-notebooks/cufflinks/

df = cf.datagen.lines()
df.head()  

	OJY.BD	TER.II	EZV.WN	KON.AW	QRY.FL
2015-01-01	1.550663	1.396062	-0.217668	0.735333	-0.101336
2015-01-02	1.161382	0.268030	-0.716412	3.002882	-0.958505
2015-01-03	0.691182	1.705918	-0.278059	2.316131	-0.863929
2015-01-04	0.708755	1.710140	-0.292352	3.297931	-0.374006
2015-01-05	2.662028	1.379902	-0.242189	2.020648	-0.503709

1) line plot

df.iplot(kind='line')

2) bar plot

df.iplot(kind='bar')

df.iplot(kind='bar', barmode='stack')

df['OJY.BD'].iplot(kind='bar')

df.iplot(kind='barh', barmode='stack')

3) area chart

df.iplot(kind='area')

df.iplot(kind='area', fill=True)

• 대략 plot의 종류는 아래에 나열한 정도가 있다.
  scatter, bar, box, spread, ratiom, heatmap, surface, histogram, bubble, bubble3d, scatter3d, scattergeo, ohlc, candle, pie, horoplet
• plotly 세부 설정이 있지만, 포스팅이 너무 길어질것 같아 다음에 자세하게 다루겠다.