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[논문 리뷰]Bidirectional association betweengastroesophageal refux diseaseand depression: Two diferentnested case-control studies using anational sample cohort https://www.nature.com/articles/s41598-018-29629-7 불러오는 중입니다... 건강보험관리공단 데이터를 활용한 case-control study 입니다. 랩미팅용으로 준비했던 내용이라 논문 내용에서 제가 관심있는 분야만 발췌했습니다. 2019. 12. 26.
[파이썬 머신러닝] day 003 - pandas 끝 groupby 함수 사용법 데이터 프레임명.groupby(분류를 나눌 열 이름)[연산을 할 열 이름].집계함수() 형태로 사용하는 것을 볼 수 있다. 연산할 열 별 집계내용이 다를 시 agg() 함수 안에 {'열이름':'집계함수명,'열이름':'집계함수명' .... } 형태로 넣으면 열별로 별도의 집계가 가능하다. 처음 파이썬으로 전처리 할 때, pandas를 몰라서 줄 단위로 불러들여서 구분기호로 split하고, 각각을 리스트에 넣어서 연산했었는데... 시간은 정말 많이 잡아먹고 오류는 많고 ㅜㅜ... 이걸 좀 더 일찍 알았으면... 결측값 핸들링(결측값 제거, 수정 등) 데이터프레임.isna() 를 통해 결측값에 대한 행렬을 데이터 프레임 형태로 리턴 가능함 .sum() 을 이용해 각 항목(열)별로 몇.. 2019. 12. 25.
생존분석 & P-value 등 이 블로그에 심도있는 자료 많음 생존분석 https://boxnwhis.kr/2015/03/15/drawing_survival_curves_of_users.html P-value 관련 https://boxnwhis.kr/2016/04/15/dont_be_overwhelmed_by_pvalue.html 2019. 12. 23.
[파이썬 머신러닝] day 002 - numpy 이어서 + pandas (판다스) array1 = [1,2,3,7,4,234,3,7,8] print(array1[:]) array2 = np.sort(array1) print(array2[:]) array3 = array1.sort() print(array1[:]) np.sort(배열) : 원본은 두고, 배열한 값만 반환 배열.sort() : 반환값이 없고 원본 배열의 순서를 정렬함 np.array() 의 활용 np.array(배열, axis=0) : 세로 방향 정렬(각각 별도로) np.array(배열, axis=1) : 가로 방향 정렬(각각 별도로) np.argsort(배열) : 정렬 후 원본 기준 순서(인덱스값) 반환 np.dot(행렬1,행렬2) : 행렬 내적(행렬 곱) np.transpose(행렬) : 행렬의 전치행렬. 파일 불러오.. 2019. 12. 16.
[논문]Network Decomposition into Fixed Points of DegreePeeling-필링(Peeling) 관련 http://www.complexnetworks.fr/wp-content/uploads/2014/05/abello_snam2013.pdf 불러오는 중입니다... network peeling 관련 논문 2019. 12. 16.
[파이썬 머신러닝]시작(day001) 기존에 R 위주로 데이터 분석을 하고있었으나 계속 파이썬이랑 머신러닝을 하고싶었다. 상황상 전혀 못하고 있다가, 저번 주 서버에 Jupyter hub을 세팅하자마자 같은 연구실의 송규선 선생님이 파이썬 머신러닝을 가져온 책(파이썬 머신러닝 완벽 가이드)이 맘에 들어서, 따로 하나 주문해서 과정을 시작해 본다. 내가 한 세팅 과정은 책에서 나와있는 과정과 다르므로, 다음에 따로 작성할 날이 올 것 같다. 책에서는 윈도우 기반이고, 나는 어디서나 접속하기 위해 리눅스 서버상에 원격으로 접속하여 코딩할 수 있도록 jupyter hub를 세팅했고, 조금 더 사용이 편한 jupyter lab 형태로 사용할 예정이다. ( jupyter notebook으로 시작해도 아무런 문제가 없다. ) 만약 이 글을 따라서 해 .. 2019. 12. 15.