"Tidy" 데이터 vs. "untidy" 데이터
여기에는 아이들이 가장 좋아하는 동물에 대해 조사한 샘플 데이터셋이 있습니다. 그런데 이 데이터셋을 그대로 Seaborn에서 사용할 수 있을까요? pandas를 사용해 설문에서 수집한 데이터를 담은 csv 파일을 가져오고, Seaborn과 잘 작동하기 위해 필수인 "tidy" 형식인지 확인해 보세요.
시작할 수 있도록 csv 파일의 경로는 csv_filepath 변수에 할당되어 있습니다.
csv_filepath는 Python 변수이므로, csv를 읽을 때 변수 이름에 따옴표를 붙일 필요가 없다는 점에 유의하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import pandas
import pandas as pd
# Create a DataFrame from csv file
____ = pd.____(csv_filepath)
# Print the head of df
print(df.____)