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128 lines
4.1 KiB
128 lines
4.1 KiB
{
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"cells": [
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {},
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"source": [
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"## 호박 가격 책정\n",
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"\n",
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"필요한 라이브러리와 데이터셋을 로드합니다. 데이터를 다음 조건에 맞는 데이터프레임으로 변환합니다:\n",
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"\n",
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"- 부셸 단위로 가격이 책정된 호박만 가져옵니다\n",
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"- 날짜를 월로 변환합니다\n",
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"- 높은 가격과 낮은 가격의 평균을 계산하여 가격을 산출합니다\n",
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"- 가격을 부셸 수량 기준으로 변환합니다\n"
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]
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},
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": null,
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"metadata": {},
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"outputs": [],
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"source": [
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"import pandas as pd\n",
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"import matplotlib.pyplot as plt\n",
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"import numpy as np\n",
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"from datetime import datetime\n",
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"\n",
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"pumpkins = pd.read_csv('../data/US-pumpkins.csv')\n",
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"\n",
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"pumpkins.head()\n"
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]
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},
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": null,
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"metadata": {},
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"outputs": [],
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"source": [
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"pumpkins = pumpkins[pumpkins['Package'].str.contains('bushel', case=True, regex=True)]\n",
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"\n",
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"columns_to_select = ['Package', 'Variety', 'City Name', 'Low Price', 'High Price', 'Date']\n",
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"pumpkins = pumpkins.loc[:, columns_to_select]\n",
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"\n",
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"price = (pumpkins['Low Price'] + pumpkins['High Price']) / 2\n",
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"\n",
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"month = pd.DatetimeIndex(pumpkins['Date']).month\n",
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"day_of_year = pd.to_datetime(pumpkins['Date']).apply(lambda dt: (dt-datetime(dt.year,1,1)).days)\n",
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"\n",
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"new_pumpkins = pd.DataFrame(\n",
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" {'Month': month, \n",
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" 'DayOfYear' : day_of_year, \n",
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" 'Variety': pumpkins['Variety'], \n",
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" 'City': pumpkins['City Name'], \n",
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" 'Package': pumpkins['Package'], \n",
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" 'Low Price': pumpkins['Low Price'],\n",
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" 'High Price': pumpkins['High Price'], \n",
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" 'Price': price})\n",
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"\n",
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"new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1 1/9'), 'Price'] = price/1.1\n",
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|
"new_pumpkins.loc[new_pumpkins['Package'].str.contains('1/2'), 'Price'] = price*2\n",
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"\n",
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"new_pumpkins.head()\n"
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]
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},
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {},
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"source": [
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"기본 산점도는 우리가 8월부터 12월까지의 월별 데이터만 가지고 있음을 상기시켜줍니다. 결론을 선형적으로 도출하려면 아마도 더 많은 데이터가 필요할 것입니다.\n"
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]
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},
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": null,
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"metadata": {},
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|
"outputs": [],
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"source": [
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"import matplotlib.pyplot as plt\n",
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"plt.scatter('Month','Price',data=new_pumpkins)"
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]
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},
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{
|
|
"cell_type": "code",
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|
"execution_count": null,
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|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"\n",
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|
"plt.scatter('DayOfYear','Price',data=new_pumpkins)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
"cell_type": "markdown",
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|
"metadata": {},
|
|
"source": [
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"\n---\n\n**면책 조항**: \n이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서(원어로 작성된 문서)를 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. \n"
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]
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}
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],
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"metadata": {
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"kernelspec": {
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"display_name": "Python 3",
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"language": "python",
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"name": "python3"
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},
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"language_info": {
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"codemirror_mode": {
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"name": "ipython",
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"version": 3
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},
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"file_extension": ".py",
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"mimetype": "text/x-python",
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"name": "python",
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"nbconvert_exporter": "python",
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"pygments_lexer": "ipython3",
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"version": "3.8.3-final"
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},
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"orig_nbformat": 2,
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"coopTranslator": {
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"original_hash": "b032d371c75279373507f003439a577e",
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"translation_date": "2025-09-04T01:01:46+00:00",
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|
"source_file": "2-Regression/3-Linear/notebook.ipynb",
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|
"language_code": "ko"
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}
|
|
},
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"nbformat": 4,
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"nbformat_minor": 2
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} |