. (1) 오기 NP AS NumPy와 2 오기 PD AS 판다 . 3 오기 AS PLT matplotlib.pyplot . 4 (5 개). # 수입 데이터 6. DF = pd.read_excel ( " D : /test.xlsx " ) 7. # 인쇄 (DF [:. 5]) . (8) . (9) # .도의 축 연신 10 # 마지막 히스토그램 곡선에 다시 추가 11 #은 일반적인 X 축 인 좌측 및 우측 Y1을 나타내고, Y2 (12)는 13입니다 14 # 페인팅 산포도 15 #은 두 결정 좌표가 소수점 요약 변수 간의 상관 관계가 있거나 여부 배광 패턴 16 # 비교 중합 산포도 데이터는 일반적으로 클래스 자랑 . 17 (18)가 19 # 도 상자 박스 플롯 선 (20)이되는 #은 데이터 정보의 세트의 디스플레이 차트 분산액으로서 사용하고, 21 # 기능은 주로도 비교 데이터 분포의 복수의 세트가 될 수도, 반응 원료 데이터 분배에 사용되는 (22)는 23 # 그래픽 배경색을 변경 24 IF 0 : 25 AX = plt.gca () #의 GCA 전류 축은 좌표계 전류 얻어지는 얻을 26은 (ax.patch.set_facecolor ' 회색 ' ) 27 ax.patch.set_alpha (0.3 ) 28 PLT .Show () 29 30 # 도 상관 계수 매트릭스 (31)는 #의 팬더 pd.scatter_matrix 자체 묘화 함수 () 보유 32 # 33이고 34을 # 써모도 35 # 시본 파이썬 라이브러리 유선형이며, 의미있는 차트를 생성 할 수 36 # 은 직하 형 DataFrame 사용할 수있다 (37) [ # 오기 시본는 SNS AS 38 #의 sns.heatmap () 39 40 41 인 #의 데이터 분석 구조 42 개 패스
세부 나중에 일곱 번째 파이썬 데이터 분석 부문을 볼 수없는이 절