KT 에이블스쿨 57일차(1)

오늘은 미니프로젝트6 4일차로 머신러닝을 이어서 진행했습니다.

실습 내용

실질적으로 어제 미니프로젝트를 모두 끝내서 오늘은 대망에 내일 있는 AICE 자격시험을 공부했습니다. 자격시험 공부하면서 공부한 코드 위주로 작성하겠습니다.

실습 코드

해당 컬럼에 '_'값이 있는지 알고 싶을 때는 df['컬럼명'] == '_'을 사용한다면 '_'이 값인 행들은 true를 반환해줍니다. 여기서 조금 더 변형을 한다면 해당 행에 '_'을 가진 행의 비율도 알 수 있습니다. 변형 코드는 아래와 같습니다.

	(df['컬럼명'] == '_').mean()

해당 코드를 사용해주면 '_'이 행에 총 얼마나 있는지 알 수 있습니다.

	df.select.dtypes(include='object')

해당 코드를 사용하면 컬럼의 형태가 object타입인 컬럼들을 반환해줍니다.

	from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
    
    le = LabelEncoder()
    df['컬럼명'] = le.fit_transform(df['컬럼명'])

해당 코드를 사용하면 object 타입인 컬럼에 대해서 int형으로 변환이 가능해집니다. 원-핫 인코딩과 비슷한 역할이지만 추가적으로 컬럼을 안만들어낸다는 차이점이 있습니다.

내일 제발 시험 잘 보길...

※공부하고 있어 다소 틀린점이 있을 수 있습니다. 언제든지 말해주시면 수정하도록 하겠습니다.
※용어에 대해 조금 공부 더 해서 수정하겠습니다.