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()

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[Colab 실습 링크]

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