서울시 자전거 데이터 분석 MaTableau  | Matplotlib에서 Tableau로 시각화 업그레이드  이번 게시글에서는 서울시 자전거 데이터셋을 계절별과 시간 별로 필터링하여 시각화 해보고 유의미한 결과를 얻어보겠습니다. Matplotlib  Winter= data[data['Seasons']=='Winter']Winter = Winter.groupby('Hour')['Rented Bike Count'].sum()Spring = data[data['Seasons']=='Spring']Spring = Spring.groupby('Hour')['Rented Bike Count'].sum()Summer = data[data['Seasons']=='Summer']Summer = Summer.groupby..

결측값이 다른 원인 찾기 이전에 발견한 Tableau와 Python 간의 자전거 대여 수 차이에 대해 원인을 찾아보았습니다.일요일의 총 자전거 대여 수가 Tableau에서는 780,194대, Python에서는 798,295대로 집계되어 약 18,000대의 차이가 발생했는데요. 이 차이의 원인을 찾기 위해 여러 가능성을 검토해보았습니다.  처음에는 결측치나 데이터 필터링의 차이를 의심했지만, 조사 결과 이는 원인이 아니었습니다. 데이터 그룹화 방식이나 정렬 방식, 시간대 설정의 차이도 검토해보았지만 이 역시 문제의 원인은 아니었죠.    결국 핵심적인 차이점은 날짜 형식의 해석에 있다고 생각했습니다. Excel에서의 표현방식은 다음과 같았습니다. dd-mm-yy 즉 일-월-년 형식의 날짜 데이터였습니다.하..

서울시 자전거 데이터 분석 MaTableau  | Matplotlib에서 Tableau로 시각화 업그레이드 이번에는 서울시 자전거 데이터를 주 간격으로 대여 수를 분석해보겠습니다. MatplotlibRead_excelimport matplotlib.pyplot as plt import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.read_excel('Your_Path') data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])data['Weekday'] = data['Date'].dt.weekdayweekday_names = ['월', '화', '수', '목', '금', '토', '일']data['Weekday_Name'] = data['Weekday']...

서울시 자전거 데이터 분석 MaTableau  | Matplotlib에서 Tableau로 시각화 업그레이드 이번에는 서울시 자전거 데이터셋을 활용해 자전거 대여 패턴을 분석하고, Matplotlib으로 시작한 시각화를 Tableau로 업그레이드해보았습니다. 데이터 분석을 통해 하루 중 가장 자전거 대여가 활발한 시간대를 파악하고, 주중과 주말, 계절별 차이 등 다양한 요인이 대여에 미치는 영향을 살펴보겠습니다. 이번 게시글에서는 활발한 시간대를 파악해보겠습니다.  MatplotlibMatplotlib는 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 과학 계산 및 데이터 분석 분야에서 널리 사용되며, 다양한 종류의 그래프와 차트를 생성할 수 있습니다. Matplotlib는 특히 NumPy, pa..

!Ma -T -ableau! 데이터 시각화는 데이터 분석의 핵심 단계 중 하나입니다. 파이썬의 Matplotlib은 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리로, 다양한 플롯을 생성하고 커스터마이징할 수 있습니다. 하지만, 데이터 시각화의 목적이 단순히 그래프를 그리는 것을 넘어 더 직관적이고 인터랙티브한 대시보드를 만드는 것이라면, Tableau로의 전환을 고려해볼 만합니다. 이번 글에서는 Matplotlib에서 Tableau로 전환하는 이유와 Tableau의 장점을 자세히 살펴보겠습니다.  1. Matplotlib의 한계Matplotlib은 파이썬 생태계에서 가장 널리 사용되는 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 하지만, 다음과 같은 한계점이 있습니다.복잡한 커스터마이징: 간단한 플롯을 그리는 것은 쉽지만..