Python을 활용한 AI 모델링 - 전처리 파트

필요 라이브러리 임포트 및 파일 읽어오기

• 라이브러리를 alias로 임포트

  # numpy
  import numpy as np
  # pandas
  import pandas as pd

• CSV 파일 읽어오기

  # 파일명: data.csv
  # pandas read_csv 함수 활용
  # df 변수로 저장
  
  df = pd.read_csv('data.csv')

데이터 확인하기

• 데이터 일부 출력

  df.head()
  df.tail()

• 자료구조 파악

  # row, columns, not-null, type
  df.info()

• 데이터 인덱스, 컬럼명, Values 확인

  df.index
  df.columns
  df.values

• Null 데이터 확인

  df.isnull().sum()

• 통계 정보

  df.describe()

데이터 전처리 수행

• 컬럼 삭제

  df.drop('X_1', axis = 1, inplace = True)

• 컬럼 내용 변경하기

  # 공백인 값(' ')을 '0'으로 변경
  df['X_2'].replace(' ', '0', inplace = True) 

• object 타입을 float로 변경

  df['X_2'] = df['X_2'].astype(float)

  만약 해당 컬럼 값에 문자가 포함되어 있어서 float 형으로 변경할 수 없는 경우, ValueError: could not convert string to float 에러가 발생함

• 문자열 값을 숫자로 변경 - 추가

  # 'Y_1' 컬럼의 ['Yes', 'No']를 [1, 0]으로 변경하기
  df['Y_1'].replace(['Yes', 'No'], [1, 0], inplace = True)
  
  # 'Y_1' 컬럼의 데이터 분포 확인
  df['Y_1'].value_counts()

• 결측치가 있는 행 제거

  df.dropna(inplace = True)

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