[Tensorflow] 10. 데이터를 위한 팁

18 Jun 2021

tensorflow

데이터를 위한 팁

원핫인코딩 시 문제
- 변수(칼럼) 타입 확인: 데이터.dtypes
- 변수를 범주형으로 변경:
  - 데이터['칼럼명'].astype('category')
- 변수를 수치형으로 변경:
  - 데이터['칼럼명'].astype('int')
  - 데이터['칼럼명'].astype('float')
결측치 처리방법
- NA 값의 처리
  - NA 갯수 체크: 데이터.isna().sum()
  - NA 값 채우기: 데이터['칼럼명'].fillna(특정값)

[코드]

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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()
아이리스.tail()
 
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## NA값에 꽃잎폭 평균값을 넣어주는 방법
mean = 아이리스['꽃잎폭'].mean()
print(mean)
아이리스['꽃잎폭'] = 아이리스['꽃잎폭'].fillna(mean)
아이리스.tail()