소비는 공부중

안녕하세요 😊 데이터 전처리에서 자주 쓰이는 명령어를 정리해봤습니다! (딱히 기준이 있는건 아니고 생각나는데로 정리한 것이니 참고용으로 부탁드릴게요!) 1. Apply lambda 함수 행이나 열 단위로 더 복잡한 처리를 할 때 apply() 메소드를 활용한다. 인수로 행 또는 열을 받는 함수를 apply 메소드의 인수로 넣으면 각 열(또는 행)을 반복하며 그 함수를 적용시킨다. 쉽게 말씀 드려서 각 데이터를 행이나, 열을 기준으로 계산해주고 싶거나 형식을 바꿔주고 싶을 때 적용한다고 생각하면 되겠습니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'캠페인시작날짜':['2020.07.08','2020.07.09','2020.07.10']}) 캠페인시작날짜 02020.07.08 ..

안녕하세요 😊 데이터 전처리에서 자주 쓰이는 명령어지만 잘 실수하거나 까먹는 코드 (제 기준) 위주로 정리했습니다. 1. append append의 경우 데이터프레임에서 append를 할 때와 리스트에서 append를 할 때 사소한 차이가 있더라구요. append는 대부분이 알고 계신 것처럼 데이터를 뒤에 추가하는 명령어인데요. 쉬운 예시를 보여드리면 다음과 같습니다. a=[1,2,3] a.append(b) print(a) [1,2,3,4] a= [1,2,3] b=[4,5] a.append(b) print(a) [1,2,3,[4,5]] 위와 같이 append는 쉽게 생각해서 a라는 리스트 안에 b라는 리스트 혹은 데이터 자체를 그대로 찍어 넣는다고 생각하시면 편할 것 같습니다. 리스트 안에 리스트가 생긴..

직딩이 말하는! 웹 데이터 분석이란? 경영 및 사회 과학 계열 대학생이면 한번 쯤은 마케팅에 대해 들어봤을 것이고, 디지털 마케팅이란 단어 또한 들어보셨을 거에요. 과거와는 다르게 4차산업에 따른 초연결화, 초지능화 사회에 들어오면서 집 안의 컴퓨터에서만 접속할 수 있었던 인터넷은 언제 어느 곳이던지 접속이 가능해졌습니다. 그리고 이러한 변화는 마케팅 부분에 있어 다양한 채널의 증가와 정밀한 타겟팅 또한 가능해지게 되었죠. 웹 데이터 분석을 말하는데 왜 디지털 마케팅이냐구요? 보다 효과적인 디지털 마케팅을 적용하기 위해선 웹 데이터 분석은 필수이기 때문이죠. 네, 웹 데이터 분석은 자사의 홈페이지에 들어오는 유저들의 행동을 분석하고 추적하여 결론적으로 매출의 증가에 기여하기 위함입니다. 유저들의 버튼 클..