Tensorflow - Python (5) 데이터를 위한 팁 1

데이터 타입 조정

  • pandas 제공함수 활용
  • 변수(칼럽) 타입 확인 : 데이터.dtypes
  • 변수를 범주형으로 변경:
    • 데이터[‘칼럼명’].astype(‘category’)
  • 변수를 수치형으로 변경 :
    • 데이터[‘칼럼명’].astype(‘int’)
    • 데이터[‘칼럼명’].astype(‘float’)
  • NA 값 처리
    • NA 갯수체크 : 데이터.isna().sum()
    • NA 값 채우기 : 데이터[‘칼럼명’].fillna(특정숫자)

실습

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# 라이브러리 사용
import pandas as pd
 
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# 파일 읽어오기
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris2.csv'
아이리스 = pd.read_csv(파일경로)
아이리스.head()
 
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# 칼럼의 데이터 타입 체크
print(아이리스.dtypes)
 
# 원핫인코딩 되지 않는 현상 확인
인코딩 = pd.get_dummies(아이리스)
인코딩.head()
 
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# 품종 타입을 범주형으로 바꾸어 준다. 
아이리스['품종'] = 아이리스['품종'].astype('category')
print(아이리스.dtypes)
 
# 카테고리 타입의 변수만 원핫인코딩
인코딩 = pd.get_dummies(아이리스)
인코딩.head()
 
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# NA값을 체크해 봅시다. 
아이리스.isna().sum() # comlumn별로 na값이 있는지 체크
아이리스.tail() # tail() : 마지막 5개 행 print
 
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# NA값에 꽃잎폭 평균값을 넣어주는 방법
mean = 아이리스['꽃잎폭'].mean() # mean() : 평균값계산
print(mean)
아이리스['꽃잎폭'] = 아이리스['꽃잎폭'].fillna(mean)
아이리스.tail()

강의 출처 : 생활코딩

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