ᄂ 😄 [14 일차] : FUNDAMENTAL 15. 포켓몬

백건·2022년 1월 21일

[AIFFEL] 아이펠 인공지능 전문가 과정

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포켓몬

여기서는 numpy, pandas를 활용할 줄 알아야 하고
pandas의 문법과 메서드에 대해 알아야 하고
matplotib를 활용해서 데이터 시각화를 할 줄 알고
데이터셋을 train/test로 나눠서 학습이랑 검증을 할 줄 알아야 해

Exploratory Data Analysis : EDA(탐색적 데이터 분석)

포켓몬 데이터셋
- 포켓몬의 이름, 속성
- 스탯

데이터 구하기

캐글가서 확인 [캐글] Pokemon with stats

몇개의 피쳐가 있는가

Import(라이브러리 가져오기)

import numpy as np                                 # 행렬
import pandas as pd                                # 
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'retina'
print('완료')

완료

데이터셋을 Pandas로 불러오기.

import os
csv_path = "./pokemon_eda/data/Pokemon.csv"
original_data = pd.read_csv(csv_path)
print('슝=3')

슝=3

#####################변경####################
import pandas as 피디 

데이터파일경로 = "./pokemon_eda/data/Pokemon.csv"
모셔둘새로만들테이터프레임 = 피디.read_csv(데이터파일경로)
print('완료')

완료

pokemon = original_data.copy()
print(pokemon.shape)
pokemon.head()

(800, 13)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False

변수ㅡ포켓몬 = 모셔둘새로만들테이터프레임.copy()
print(변수ㅡ포켓몬.shape) # -> 800, 13 : 800행 13열
변수ㅡ포켓몬.head()

(800, 13)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False

전설의 포켓몬인지 아닌지만 확인

# 전설의 포켓몬 데이터셋
legendary = pokemon[pokemon["Legendary"] == True].reset_index(drop=True)
print(legendary.shape)
legendary.head()

(65, 13)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	144	Articuno	Ice	Flying	580	90	85	100	95	125	85	1	True
1	145	Zapdos	Electric	Flying	580	90	90	85	125	90	100	1	True
2	146	Moltres	Fire	Flying	580	90	100	90	125	85	90	1	True
3	150	Mewtwo	Psychic	NaN	680	106	110	90	154	90	130	1	True
4	150	MewtwoMega Mewtwo X	Psychic	Fighting	780	106	190	100	154	100	130	1	True

# 전설의 포켓몬 데이터셋
레전더리 = 변수ㅡ포켓몬[변수ㅡ포켓몬["Legendary"] == True].reset_index(drop=True)
print(레전더리.shape)
레전더리.head()

(65, 13)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	144	Articuno	Ice	Flying	580	90	85	100	95	125	85	1	True
1	145	Zapdos	Electric	Flying	580	90	90	85	125	90	100	1	True
2	146	Moltres	Fire	Flying	580	90	100	90	125	85	90	1	True
3	150	Mewtwo	Psychic	NaN	680	106	110	90	154	90	130	1	True
4	150	MewtwoMega Mewtwo X	Psychic	Fighting	780	106	190	100	154	100	130	1	True

# 일반 포켓몬 데이터셋
ordinary = pokemon[pokemon["Legendary"] == False].reset_index(drop=True)
print(ordinary.shape)
ordinary.head()

(735, 13)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False

# 일반 포켓몬 데이터셋
일반더리 = 변수ㅡ포켓몬[변수ㅡ포켓몬["Legendary"] == False].reset_index(drop=True)
print(일반더리.shape)
일반더리.head()

(735, 13)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False

결측치 확인하기

pokemon.isnull().sum()

#               0
Name            0
Type 1          0
Type 2        386
Total           0
HP              0
Attack          0
Defense         0
Sp. Atk         0
Sp. Def         0
Speed           0
Generation      0
Legendary       0
dtype: int64

변수ㅡ포켓몬.isnull().sum()

#               0
Name            0
Type 1          0
Type 2        386
Total           0
HP              0
Attack          0
Defense         0
Sp. Atk         0
Sp. Def         0
Speed           0
Generation      0
Legendary       0
dtype: int64

전체 컬럼 이해하기

print(len(pokemon.columns))
pokemon.columns

13





Index(['#', 'Name', 'Type 1', 'Type 2', 'Total', 'HP', 'Attack', 'Defense',
       'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed', 'Generation', 'Legendary'],
      dtype='object')

print(len(변수ㅡ포켓몬.columns))
변수ㅡ포켓몬.columns

13





Index(['#', 'Name', 'Type 1', 'Type 2', 'Total', 'HP', 'Attack', 'Defense',
       'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed', 'Generation', 'Legendary'],
      dtype='object')

# : 포켓몬 Id number. 성별이 다르지만 같은 포켓몬인 경우 등은 같은 #값을 가진다. int
Name : 포켓몬 이름. 포켓몬 각각의 이름으로 저장되고, 800개의 포켓몬의 이름 데이터는 모두 다르다. (unique) str
Type 1 : 첫 번째 속성. 속성을 하나만 가지는 경우 Type 1에 입력된다. str
Type 2 : 두 번째 속성. 속성을 하나만 가지는 포켓몬의 경우 Type 2는 NaN(결측값)을 가진다. str
Total : 전체 6가지 스탯의 총합. int
HP : 포켓몬의 체력. int
Attack : 물리 공격력. (scratch, punch 등) int
Defense : 물리 공격에 대한 방어력. int
Sp. Atk : 특수 공격력. (fire blast, bubble beam 등) int
Sp. Def : 특수 공격에 대한 방어력. int
Speed : 포켓몬 매치에 대해 어떤 포켓몬이 먼저 공격할지를 결정. (더 높은 포켓몬이 먼저 공격한다) int
Generation : 포켓몬의 세대. 현재 데이터에는 6세대까지 있다. int
Legendary : 전설의 포켓몬 여부. !! Target feature !! bool

# 컬럼 : ID numbers

len(set(pokemon["#"]))

len(set(변수ㅡ포켓몬["#"]))

800보다 작은 721을 가지는 것으로 보아 ID가 같은 것이 존재함을 알 수 있음

pokemon[pokemon["#"] == 6]

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
6	6	Charizard	Fire	Flying	534	78	84	78	109	85	100	1	False
7	6	CharizardMega Charizard X	Fire	Dragon	634	78	130	111	130	85	100	1	False
8	6	CharizardMega Charizard Y	Fire	Flying	634	78	104	78	159	115	100	1	False

# 같은 값을 가지는 포켓몬 확인
변수ㅡ포켓몬[변수ㅡ포켓몬["#"] == 6]

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
6	6	Charizard	Fire	Flying	534	78	84	78	109	85	100	1	False
7	6	CharizardMega Charizard X	Fire	Dragon	634	78	130	111	130	85	100	1	False
8	6	CharizardMega Charizard Y	Fire	Flying	634	78	104	78	159	115	100	1	False

Name 컬럼 : 이름

pokemon["Name"]을 집합(set)으로 만들어 준 후 길이(len)를 확인하면 중복이 사라지면서 유일한 이름 개수 확인 가능

len(set(pokemon["Name"]))

len(set(변수ㅡ포켓몬["Name"]))

유니크 하군

Type 1 & Type 2 : 포켓몬의 속성

데이터 직접 보기

pokemon.loc[[6, 10]]

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
6	6	Charizard	Fire	Flying	534	78	84	78	109	85	100	1	False
10	8	Wartortle	Water	NaN	405	59	63	80	65	80	58	1	False

변수ㅡ포켓몬.loc[[6, 10]]

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
6	6	Charizard	Fire	Flying	534	78	84	78	109	85	100	1	False
10	8	Wartortle	Water	NaN	405	59	63	80	65	80	58	1	False

# 각 속성의 종류 확인
len(list(set(pokemon["Type 1"]))), len(list(set(pokemon["Type 2"])))

(18, 19)

# 각 속성의 종류 확인
len(list(set(변수ㅡ포켓몬["Type 1"]))), len(list(set(변수ㅡ포켓몬["Type 2"])))

(18, 19)

타입2가 한가지 더 많음, 그게 뭘까?
어떻게 확인하지?
공통적인 건 뺴고 다른것만 출력하자

파이썬 차집합 함수(set difference)


https://www.w3schools.com/python/ref_set_difference.asp

  File "/var/folders/59/gjb3x8rx30s2cxwfl3zh2m040000gn/T/ipykernel_5431/1204803596.py", line 1
    https://www.w3schools.com/python/ref_set_difference.asp
           ^
SyntaxError: invalid syntax