Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- Inventory Optimization
- TensorFlowGPU
- leetcode
- oracle
- 웨어하우스 보관 최적화
- 당신의 인생이 왜 힘들지 않아야 한다고 생각하십니까
- Labor Management System
- 피그마인디언
- pandas profiling
- kaggle
- MySQL
- 프로그래머스
- MS SQL Server
- Product Demand
- HackerRank
- 코딩테스트
- 딥러닝
- eda
- forecast
- SQL
- ABC Analysis
- ProfileReport
- ModelCheckPoint
- tensorflow
- Gaimification
- 신경쓰기의 기술
- 데이터분석
- SKU Consolidation
- 파이썬
- 코딩테스트연습
Archives
- Today
- Total
목록ProfileReport (1)
오늘도 배운다
탐색적 데이터분석 쉽게하기 - Pandas -profiling
목표 Pandas-profiling을 이용하여 데이터셋의 구성에 대한 자세한 정보를 쉽게 얻기 라이브러리 설치 pip install -U pandas-profiling 사용한 데이터셋 - E-Commerce Shipping Data from Kaggle 데이터셋 정보를 html 파일로 추출하기 # 필요한 라이브러리, 클래스 임포트 import pandas as pd from pandas_profiling import ProfileReport # 데이터 불러오기 df = pd.read_csv('./archive/Train.csv') # 데이터셋 정보 html 파일로 저장하기 pf = ProfileReport(df, explorative=True) pf.to_file('eCommerce_shipping_da..
빅데이터(파이썬)
2022. 12. 23. 00:23