[TIL]5.코드스테이츠 AI 스프린트 챌린지

코드스테이트 AI 부트캠프 첫 스프린트 챌린지

문제는 공개하면 안될 것 같아 다시 복습하는 의미로 작성

Data Preprocessing & Exploratory Data Analysis

• Data Preprocessing

1. 데이터 로드

import pandas as pd
df = pd.read_csv('')

결측치 여부 체크

df.isna()

스캐터 플랏 그리기

df.plot.scatter('a', 'b')

여기서 a와 b는 df의 각 컬럼

2. join data

   df.drop(columns='')

   해당하는 칼럼 버리기

df1.merge(df2, how = '', on ='')

df1을 기준으로 df2를 합친다. how에는 합치는 방법(구글링해보기), on에는 합칠 때 기준이 되는 칼럼

3. Feature Engineeringdf['']에 해당하는 칼럼을 df의 인덱스로 세팅하겠다.
4. df.set_index(df[''])
5. Data Manipulation타이디 df를 wide df로 바꿔주는 역할. 즉, melt의 반대 역할을 하는 함수
   columns : "wide" 데이터에서 column 별로 다르게 하고자 하는 값
   values : 결과값이 들어가는 곳(wide df의 내용에 들어갈 값)
6. df.pivot_table(columns='', values='')

df.T

df의 인덱스와 칼럼을 뒤집는 함수

df.nlargest(10,'')

df에서 ''에 해당하는 칼럼 중 가장 큰 값들을 내림차순으로 10개 정리 하는 것

팁

from importlib import reload
reload(plt)

가끔 matplotlib이 계속 안그려질 때가 있는데 이렇게 한번 리로드해주면 되는 경우가 있다!