ㅋㄷㅋㄷ

캐글의 타이타닉 train 데이터를 불러와서 구조를 살펴본 뒤, 시각화를 통해 결측값이 있는 컬럼을 알아보겠습니다. train = pd.read_csv('train.csv') train.info() 구조에서도 알 수 있듯이 전체 891행 중에 Age와 Cabin, Embarked에 결측치가 존재하는 것을 확인할 수 있습니다. 시각화로 표현해보겠습니다. import missingno as msno msno.matrix(train, figsize=(12,5) matrix 그래프 외에 bar chart나 heatmap 등으로도 표현이 가능합니다~

from sklearn.preprocessing import Imputer가 from sklearn.impute import SimpleImputer 로 바뀌었습니다. from sklearn.preprocessing import SimpleImputer SimpleImputer(missing_values, strategy, fill_value, verbose, copy, add_indicator) 주요 파라미터 missing_values - 데이터에서의 결측치 값 - default는 nan - 만약 결측치 값이 -1이라면 missing_values=-1 strategy - 결측치를 대체할 방법 - 예: mean, median, most_frequent, constant... fill_value - str..

주피터 노트북을 실행하면 시작 폴더 위치가 마음에 들지 않고 작업할 때 불편함을 겪을 때가 있습니다. 그래서 초기 실행 폴더 경로를 변경해주고자 합니다. 주피터 노트북을 실행할 때, anaconda prompt 보시면 초기 실행 위치가 뜨네요 (하얀부분은 제 개인정보라..^^) 1. Anaconda Prompt창에서 config파일 생성하기 아나콘다 프롬프트창을 열어서 다음과 같이 입력해줍니다 jupyter notebook --generate-config 2. 생성된 config파일 열기 생성된 jupyter_notebook_config 파일을 열어줍니다. 저는 우클릭해서 "Edit with IDLE" 선택하여 파이썬 IDLE로 열어주었습니다. 메모장으로 열어도됩니다. 그럼 아래 파란박스친 부분처럼 주석..

np.where(조건, True일 때의 값, False일 때의 값) import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv("인천_행정구역현황.csv", encoding="949") # 인천광역시 남구는 과거 2018년에 미추홀구로 명칭이 변경되어 해당 내용을 바꾸려고 합니다. df['주소'] = np.where(df['주소'] == "인천광역시 남구", "인천광역시 미추홀구", df['주소']) # df['주소']가 '인천광역시 남구'에 해당(True)하면, "인천광역시 미추홀구"로 바꾸고 # 해당하지 않으면(False) 그대로 df['주소'] 의 내용을 남긴다.

XGBoost 설치는 아나콘다 환경에서 쉽게 설치가 가능합니다. Windows 기반에서 설치하려면 아나콘다 command 창에서 아래와 같이 명령어를 입력하면 됩니다. conda install -c anaconda py-xgboost 무슨 일인지 에러가 나는데 읽어보니 버전 오류인 것 같네요 1. xgboost package 다운받기 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 위의 사이트에 들어가서 'xgboost'라고 검색하여 본인 python 버전과 컴퓨터 사양에 맞는 whl파일을 다운 받습니다. 저의 경우 python 3.8이고 윈도우 64bit라서 사진에 밑줄 친 파일을 다운 받았고, 폴더(C:\Users\Administrator\anaconda3\Lib\sit..

# 결측치 개수 sum(is.na(data$변수명)) # 결측치 존재하는 컬럼 찾기 colSums(is.na(data)) # data에 존재하는 변수별로 결측치 개수를 알려줍니다.

ＨＥＬＬＯ # 오류 HELLO # 정상 이렇게 띄어쓰기로 입력되는 오류가 종종 발생합니다. [Alt] + [=] 버튼을 동시에 누르면 해결됩니다 :)

불러오고자 하는 데이터 안에 여러 개의 컬럼 중에 필요한 컬럼만 불러올 때 col = [0,37] # 0번째와 37번째 컬럼 df = pd.read_csv("데이터.txt", usecols = col) # 다른 파라미터는 생략함

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import matplotlib %matplotlib inline import platform path = '/Library/Fonts/NanumSquareRegular.ttf' # 개인 컴퓨터에 글꼴 경로에 맞게 설정!! from matplotlib import font_manager, rc if platform.system() == "Darwin": rc('font', family = 'AppleGothic') elif platform.system() == 'Windows': font_name = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name() rc('font',..

- zfill (zeros + fill) no = "10" no.zfill(4) # "0010" # 숫자형태인 경우, 문자열로 바꾼 후 0 채우기 no = 10 str(no).zfill(4) # "0010"