HIGHLLIGHT

데이터 소개 - 총 10개의 파일 중 2개의 Raw 데이터를 사용합니다. RAW_global_confirmed_cases.csv RAW_global_global_deaths.csv - 각 파일의 칼럼은 아래와 같습니다. Country/Region: 국가 Province/State: 지방/주 Lat: 지역의 위도 Long: 지역의 경도 날짜: 각 날짜의 확진자/사망자 수 - 데이터 출처: https://www.kaggle.com/antgoldbloom/covid19-data-from-john-hopkins-university import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import os..

데이터 소개 Video_Games_Sales_as_at_22_Dec_2016.csv - 각 파일의 칼럼은 아래와 같습니다. Name: 게임의 이름 Platform: 게임이 동작하는 콘솔 Year_of_Release: 발매 연도 Genre: 게임의 장르 Publisher: 게임의 유통사 NA_Sales: 북미 판매량 (Millions) EU_Sales: 유럽 연합 판매량 (Millions) JP_Sales: 일본 판매량 (Millions) Other_Sales: 기타 판매량 (아프리카, 일본 제외 아시아, 호주, EU 제외 유럽, 남미) (Millions) Global_Sales: 전국 판매량 Critic_Score: Metacritic 스태프 점수 Critic_Count: Critic_Score에 사용된..

데이터 소개 - 이번 주제는 World Happiness Report up to 2020을 사용합니다. - 각 파일의 칼럼은 아래와 같습니다. Country: 국가 Region: 국가의 지역 Happiness Rank: 행복지수 순위 Happiness Score: 행복지수 점수 GDP per capita: 1인당 GDP Healthy Life Expectancy: 건강 기대수명 Social support: 사회적 지원 Freedom to make life choices: 삶에 대한 선택의 자유 Generosity: 관용 Corruption Perception: 부정부패 Dystopia + Residual: 그 외 데이터 출처: https://www.kaggle.com/mathurinache/world-h..

데이터 출처: https://www.kaggle.com/dgomonov/new-york-city-airbnb-open-data New York City Airbnb Open Data Airbnb listings and metrics in NYC, NY, USA (2019) www.kaggle.com Step 1. 데이터셋 준비하기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns Colab Notebook에 Kaggle API 세팅하기 import os # os.environ을 이용하여 Kaggle API Username, Key 세팅하기 os.environ['KAGGLE_USERNAME'..

데이터 출처: https://www.kaggle.com/austinreese/craigslist-carstrucks-data Used Cars Dataset Vehicles listings from Craigslist.org www.kaggle.com Step 1. 데이터셋 준비하기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns Colab Notebook에 Kaggle API 세팅하기 import os # os.environ을 이용하여 Kaggle API Username, Key 세팅하기 os.environ['KAGGLE_USERNAME'] = 'jhighllight' os.enviro..

Step 1. 데이터셋 준비하기 !pip install geopandas !pip install pyshp !pip install shapely !pip install plotly-geo Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Collecting geopandas Downloading geopandas-0.12.2-py3-none-any.whl (1.1 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.1/1.1 MB 13.4 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: shapely>=1.7 ..