* 겪고 있는 문제 상황을 최대한 자세하게 작성해주세요.
* 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보았는지 구체적으로 함께 알려주세요.
아래와 같이 에러가 발생합니다
작성한 코드 및 에러 메세지
#라이브러리 불러오기
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')
sparta_data=pd.read_csv('/content/sprata_data (1).csv')
sparta_data.head()
managed = ['TRUE','FALSE'] # 데이터 수정하기
managed
sparta_data.head()
managed_data_avg = sparta_data.groupby('managed')['progress_rate'].sum()/sparta_data.groupby('managed')['_id'].count()
managed_data_avg
#plt.figure(width, height) : 넓이와 높이 만큼 이미지를 생성한다는 것을 말해줍니다!
plt.figure(figsize=(6,6))
#각각 어떤 값이 들어가야 하는지 입력해 볼까요?
#plt.bar(X축값, Y축값)
plt.bar("X축 기입","Y축 기입")
#그래프의 바에 각 수치율을 추가 해 볼까요?
bar = plt.bar(managed_data_avg.index ,managed_data_avg)
for rect in bar:
height = rect.get_height()
plt.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2.0, height, '%.1f' % height, ha='center', va='bottom', size = 12)
#그래프의 제목
plt.title('찐한관리 유무에 따른 평균 완주율',fontsize=14)
#그래프의 x축 라벨 이름
plt.xlabel('평균 완주율',fontsize=12)
#x축 눈금 레이블 지정하기
#기존의 0,1이라는 x축 레이블을, labels =["..."]로 변경 가능 합니다 :)
plt.xticks([0,1], labels=["찐한관리 비 신청자","찐한관리 신청자"])
#그래프의 y축 라벨 이름
plt.ylabel('찐한관리 여부',fontsize=12,rotation=360,labelpad=35)
#x축 눈금의 글씨를 45도 회전
plt.xticks(rotation=45)
#y축 눈금의 글씨를 360도 회전
plt.yticks(rotation=360)
#그래프를 화면에 나타나도록 합니다.
plt.show()
#라이브러리 불러오기
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')
sparta_data = pd.read_table('/content/cohort_data (1).csv',sep=',')
sparta_data.head()
#파이썬의 type()함수를 쓰면, 데이터의 종류를 확인 할수 있어요 :)
print(type(sparta_data['created_at'][1]))
#sparta_date 정보에서 access_date 열에서 데이터 첫번째 부분만 확인 하면 되겠죠?
sparta_data.head()
format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f'
sparta_data['start_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['created_at'], format=format,infer_datetime_format=True)
sparta_data.info()
#수강 시작 주 구하기
sparta_data['start_week']= sparta_data['start_time'].dt.isocalendar().week
sparta_data.tail()
#이전에 배웠듯이 set()은 set안의 데이터는 순서가 정해져있지 않고, 중복되지 않는 고유한 요소를 가져옵니다!
category_range = set(sparta_data['start_week'])
category_range
progress_rate = list(sparta_data['progress_rate'])
progress_rate
#범주를 구분하는 기준 bins 처음(0)과 끝(100) 잊지 말고 기입 해주세요!
bins = [0,4.11,26.03,41.10,61.64,80.82,100]
#구분한 범주의 라벨 labels
labes=[0,1,2,3,4,5]
#범주화에 사용하는 함수 pd.cut
cuts = pd.cut(progress_rate,bins, right=True,include_lowest=True, labels=labes)
cuts
#결과물을 테이블로 변경하기
cuts = pd.DataFrame(cuts)
cuts.tail()
#concat() 함수를 이용하여, sparta_data 테이블과, cuts 테이블 병합 할수 있습니다 :)
sparta_data = pd.concat([sparta_data,cuts],axis=1, join='inner')
sparta_data.head()
sparta_data.columns=['created_at','user_id','name','progress_rate','start_time','start_week',"week"]
sparta_data.head()
grouping = sparta_data.groupby(['start_week','week'])
grouping.head()
cohort_data = grouping['user_id'].apply(pd.Series.nunique)
cohort_data = pd.DataFrame(cohort_data)
#첫 주가 31주니 변수를 하나 만들어 줍니다!
f=31
#처음 수강 시작한 주의 범위가 {31,32,33,34,35,36} 이니, range(6)으로 합시다!
for i in range(6):
#5주차의 강의가 마지막이고, 0주차까지 이니, 시작은 5에서 시작해 1씩 0까지 감소 시킬수 있어요!
for j in range(5, 0, -1):
cohort_data.at[(f,j-1), 'user_id'] = int(cohort_data.at[(f,j),'user_id']) + int(cohort_data.at[(f,j-1),'user_id'])
#주차는(31부터 32 33..) 1씩 늘어나죠?
f=f+1
cohort_data.head()
