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[Python] 03 가장 적절한 고객 관리 타이밍은?_ 분석 및 시각화(바그래프, 라인 그래프, 히트맵 만들기
import pandas as pd sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail (1).csv',sep=',') print(type(sparta_data['access_date'][1])) format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f' sparta_data['access_date_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['access_date'], format=format) sparta_data.tail(5) #[날짜 컬럼].dt.day_name 으로 해당 날짜의 요일을 가져 올수 있어요! sparta_data['access_date_time_weekday'] = sparta_data['access_date_time'].dt...
[Python] 02 type(), to_datetime(), dt.day_name(), dt.hour(), sort_index() - 가장 적절한 고객 타이밍 구하기
#스파르타 [미션1] 가장 적절한 고객 관리 타이밍 구하기 1. 파일 불러오기 #파일 불러오기 import pandas as pd sparta_data = pd.read_table('/content/access_detail (1).csv',sep=',') 2. 시간 데이터 전처리 해주기: access_date의 데이터 종류 확인 print(type(sparta_data['access_date'][1])) - type() 함수: 데이터의 종류 확인 가능 - access_date열에서 데이터 첫 번째 부분만 확인함. => 라고 나옴. access_date는 날짜 및 시간이 아닌 "문자열" 우리가 원하는 것은 데이터의 "시간" 형태이므로 전처리를 통해 시간 형태로 바꾸기 3. 문자형 데이터 시간의 데이터 형태..