트레버의 정글 생존기 트레버의 정글 생존기

안녕하세요 어제 빅데이터분석기사 7회 실기시험을 보고 후기를 나누려고 합니다. (모두 파이썬으로 풀었습니다.) 1. 문제 복기 《제1유형》 (1번) 결측치 제거후 가장 빈도높은 변수평균구하기 (2번) 특정변수와 가장 큰 상관관계 변수 평균 구하기 (3번) IQR에서 벗어난 값 개수 찾기 시험환경에 적응이 잘 안되어 헤매게 되어 1번 문제에서 시간을 많이 뺐겼습니다. 하지만 모두 연습했던 유형이라 어려움 없이 풀었습니다. 실수를 안했길 빌어봅니다. 《제2유형》- 회귀모델 구축 매출 예측 ■ 데이터 : 제주도 지점 판매데이터 데이터는 train, test 두 개였고, 타겟 분리해서 로그변환했습니다. 결측치는 없었고요. 결정변수에 수치형, 범주형 데이터 함께 있어서 수치형데이터는 최대-최소 스케일링으로, 범주..

문제 : 'Segmentation' 분류 예측 1. 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("../input/train.csv") test = pd.read_csv("../input/test.csv") 2. ID 삭제, target과 test_id 분리 train = train.drop('ID', axis=1) target = train.pop('Segmentation') test_id = test.pop('ID') 3. 원-핫 인코딩 c_train = train.select_dtypes(include='object') c_test = test.select_dtypes(include='object') n_train = train.select_dtypes(e..

안녕하세요 오늘은 파이썬 데이터 분석에서 데이터 전처리 방법을 정리해 보겠습니다. 싸이킷런과 판다스 패키지를 사용합니다. 1. 결측치 최빈값으로 채워넣기# 결측치 최빈값으로 채워 넣기 m = df['colname'].mode()[0] df['colname'] = df['colname'].fillna(m) 2. 특정 컬럼 결측치 있는행 삭제df=df.dropna(subset = ['colname1', 'colname2']) 3. 특정 컬럼 삭제df = df.drop(['colname1'], axis=1) 4. 중복값 제거df = df.drop_duplicates() 5. 스케일링 아래 코드는 최소최대 스케일링입니다. 다른 스케일링은 MinMaxScaler() 대신 해당하는 메소드를 입력하세요from skl..