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Lv3 EDA 1/7 python 파이썬 EDA 기초

2021.07.12 19:04 933 Views

여러분은 이제 Lv1, Lv2 를 통해 머신러닝 대회참여의 큰 틀을 익히셨을 겁니다. 😆 이번 챕터부터는 딥러닝 모델로 와인의 품질을 예측하는 프로젝트를 진행하겠습니다.


EDA 의 첫 번째 순서로 가장 기본적인 데이터 불러오기, 데이터 정보 관측하기, 데이터 크기 파악하기, 데이터 피쳐 알아보기 를 진행합니다.


csv 파일을 Pandas DataFrame class 로 불러오기 위해 read_csv() 매서드를 활용할 수 있습니다.


df = pd.read_csv(‘경로')


info() 매서드를 활용하여 데이터의 피쳐수와 컬럼명, 결측치여부, Dtype 에 대한 정보를 알 수 있습니다.


df.info()


shape 어트리뷰트를 쓰면 데이터의 행갯수, 열갯수를 출력해 데이터의 크기를 파악할 수 있습니다.


df.shape

head() 매서드를 통해 데이터의 대략적인 정보를 알 수 있습니다.


df.head()



#데이콘_101 #AI #머신러닝 #딥러닝 #파이썬 #파이선  #데이터분석 #데이터사이언티스트 #코랩 #Python  #colab #kaggle #pandas #numpy #sckit-learn # read_csv


[Colab 실습 링크]


↩️ 오늘의 파이썬 리스트

mkk4726
2021.07.26 11:25

done

분석을할상인가
2021.08.09 23:31

세라자데
2021.09.02 14:35

그린티
2021.09.03 08:31

phu
2021.09.06 22:07


df.describe()

매미인턴
2021.09.10 09:03

DSJY
2021.09.13 15:41

다욤
2021.09.18 23:57

지내니
2021.09.21 10:28

찬찬이
2021.09.24 15:53

changhyeon
2021.10.08 15:04

done

왼쪽눈썹왁싱
2021.10.31 09:12

coddinggoldfish
2021.11.16 16:38

yulia.
2021.11.23 19:25

sotanfdl
2021.12.09 22:34

지금노플
2021.12.15 14:00

Soohobi
2021.12.15 17:28

moran
2021.12.27 15:36

jj150618
2022.01.17 10:17

dbnoid
2022.01.18 19:00

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