728x90 반응형 SMALL Titanic3 [Python] Dash : 데이터 시각화 라이브러리 설치 !pip install dash jupyter-dash dash-bootstrap-components 데이터 로드 import pandas as pdimport plotly.express as pxfrom dash import Dash, dcc, html, Input, Outputimport dash_bootstrap_components as dbcdf = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')num_features = df.select_dtypes(include='number').columnsdf.head() main # dash app 초기화app = Dash.. 2024. 7. 10. [Pandas] 타이타닉 생존자 분석 타이타닉 생존자 분석 https://www.kaggle.com/datasets/tedllh/titanic-train에서 csv 파일을 다운한다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv') titanic_df titanic_df['Survived'].groupby(titanic_df['Sex']).mean() Sex female 0.742038 male 0.188908 Name: Survived, dtype: float64 titanic_df.pivot_table(index=['Sex'])['Survived'] Sex female 0.7420.. 2022. 10. 25. [TensorFlow] CSV 전처리 (1) CSV 데이터 로드 파일에서 tf.data.Dataset로 CSV 데이터를 로드하는 방법의 예이다. 여기에서 사용된 데이터는 Titanic 승객 목록에서 가져온 것이다. 이 모델은 연령, 성별, 티켓 등급 및 단독 여행 여부와 같은 특성을 기반으로 승객의 생존 가능성을 예측한다. 설정 import functools import numpy as np import tensorflow as tf TRAIN_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv" TEST_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv" train_file_path = tf.. 2022. 6. 16. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
