코드탐험 신비의 세계

from sklearn.model_selection import train_test_split train_test_split() : 데이터셋을 학습용과 테스트용으로 나눈다. >>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=32) >>> X_train array([[1. , 0. , 0. , 0.73913043, 0.68571429], [0. , 1. , 0. , 0.13043478, 0.17142857], [1. , 0. , 0. , 0.34782609, 0.28571429], [1. , 0. , 0. , 0.91304348, 0.88571429], [0. , 0. , 1. , 0.478260..

학습 시킬 때 값의 레인지를 맞춰줘야 더 정확한 트레이닝이 가능하다. from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler # 피처 스케일링을 위한 스케일러는, x 용과 y 용 따로 만든다. StandardScaler() : 표준화 # 1. 표준화 >>> X_scaler = StandardScaler() >>> X_scaler.fit_transform(X) array([[ 1. , -0.57735027, -0.57735027, 0.69985807, 0.58989097], [-1. , -0.57735027, 1.73205081, -1.51364653, -1.50749915], [-1. , 1.73205081, -0.57735027, -1.12302..

데이터를 학습하기 위해서는 방정식에 대입되어야 하는데 방정식은 수학식이므로 데이터는 모두 숫자로 되어 있어야 한다. 따라서 문자열 데이터를 숫자로 바꿔줘야 한다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer LabelEncoder() : 문자열 데이터를 정렬해서 순서대로 0부터 시작하는 숫자로 변경 - 카테고리컬 데이터이 3개 이상일 때는 Label Encoding으로 학습하면 학습이 잘 안된다. 3개 이상의 카테고리컬 데이터는 On..

1. pd 데이터 가져오기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import the dataset >>> df = pd.read_csv('../data/Data.csv') >>> df CountryAgeSalaryPurchased 0France44.072000.0No 1Spain27.048000.0Yes 2Germany30.054000.0No 3Spain38.061000.0No 4Germany40.0NaNYes 5France35.058000.0Yes 6SpainNaN52000.0No 7France48.079000.0Yes 8Germany50.083000.0No 9France37.067000.0Yes 2. 0이나 다른..

.apply(함수) : DataFrame에 함수를 적용하여 반환

str.contains() : 데이터프레임의 해당 컬럼에 어떤 문자열을 포함하고 있는지 True, False로 알려준다. 문자열 뒤에 아무것도 입력하지 않으면 디폴트값 case=True이 적용 case=False값을 입력하면 대소문자 상관없이 가져온다. str.startswith() : 데이터프레임의 해당 컬럼에 특정 문자열로 시작하는지 True, False로 알려준다. str.replace() : 문자열 a를 b로 변경해준다. 특정 문자열 제거할때도 사용가능

df['컬럼'].str[ ] : 해당 컬럼의 원하는 문자열을 슬라이싱한다.

df.drop('인덱스 or 컬럼' , axis= ) : 삭제하고 싶은 인덱스나 컬럼을 입력하고 axis=0 : 행 / axis=1 : 열을 입력

pd.read_excel('xls파일명') : xls파일 불러오기 # 모듈 설치 pip install xlrd # Anaconda prompt 에서 pip install xlrd 도 가능하다.

.rename(index={'기존 인덱스' : '변경명'}) : 기존에 있는 인덱스명을 변경 .rename(columns={'기존 컬럼' : '변경명'}) : 기존에 있는 컬럼명을 변경