왜 삶의 지도일까?  글또를 처음 접하게 된 건 데이터 분석가라면 한 번씩 들렸을 메타몽이 그려진 변성윤 님의 블로그였습니다. 프로젝트를 하면서 보는 블로그 글은 정보전달이 목적이기 때문에 내가 만족하는 정보만 충족되면 더 이상 볼 이유가 없어집니다. 하지만 종종 ‘와 어떻게 이렇게 정리를 하지? 이 깊이는 도대체 어떻게 얻는 거지?’ 생각이 드는 글이 주는 정보보다 사람이 궁금해지는 글들이 있습니다. ‘나도 이렇게 정리하고 싶다~’라고 생각이 들게 만드는 글들을 보며 혹여 이 사람의 발자취를 따라가면 나도 이렇게 될 수 있을까 싶어 다른 글들을 뒤적이다 글또를 발견하게 되었습니다.  글또 커뮤니티를 만들고 진행한다는 것을 처음 봤을 때도 ‘와~ 역시 대단한 사람이었네~’ 싶었고, 글을 쓰는 게 도움이 ..

데이터를 시각화하다가 y축 눈금이 지수표현(과학적 표기법)으로 되어 있으면 보기가 불편하다. 해당 표기법을 일반 숫자 형식으로 변형하여 시각화하는 방법은 matplotlib.pyplot 모듈의 ticklabel_format 함수를 이용하면 된다. (상세 페이지 : matplotlib.pyplot.ticklabel_format()) matplotlib.pyplot.ticklabel_format(*, axis='both', style='', scilimits=None, useOffset=None, useLocale=None, useMathText=None) - axis : 포멧할 축 설정, {'x', 'y', 'both'} - style : 일반 숫자 형식 / 과학적 표기법, {'sci', 'scientif..

시계열 데이터를 다루다가 데이터가 지속적으로 수집되지 않고 중간 중간 결측이 발생하고 있음이 발견되었다. 결측이 발생하게 되면 모델 학습과 운영에 있어서 크리티컬한 문제기 때문에 결측을 채우는 것이 맞는지, 결측을 어떻게 채워야 하는지, 모든 값에 대해서 채우는 것이 맞는지 고민이 필요하다. 결측에 대해서 단순히 전체 데이터의 결측 개수나 비율을 계산하여 판단할 수도 있겠지만, 시계열 데이터에서는 데이터의 연속성이 중요하기 때문에 데이터의 결측이 연속적으로 얼마나 지속되었는지 살펴 볼 필요가 있다. 그래서 결측에 대해 직관적으로 살펴보기 위해 시계열 그래프를 그려 살펴보고자 했고, 결측이 얼마나 지속되었는지에 따라 결측 보간방법을 다르게 하기 위해 특정 시간 이상 결측이 지속되는 경우는 따로 표시했다. ..