[오늘의 파이썬] 의사결정회귀나무로 따릉이 데이터 예측하기(2)

데이터 전처리

데이터 분석 과정에서 전처리는 반드시 거쳐야 하는 과정 :  데이터 정제 → 결측값 처리 → 이상값 처리 → 분석변수 처리 순서로 진행

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  #1 파이썬 데이터 기본 정보 확인하기 (info())  

df.info()

 

   ex) test.info()

 

  - dataframe에 info() 메서드를 사용하면 피쳐들의 기본정보(결측치와 데이터 타입)를 확인가능

  - 모델링에 앞서 결측치가 있다면 결측치들을 어떻게 다뤄야할지 고민하고 처리하는 과정이 필요함

 

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  #2 파이썬 결측치 삭제, 대체 (dropna, fillna)  

DataFrame.dropna()
DataFrame.fillna()

 

   ex) train = train.dropna()       #결측치 삭제

          test = test.fillna(0)          #0으로 대체

 

   1) dropna()

  - 결측치를 갖는 행을 DataFrame 객체에서 삭제

   2) fillna()

   - 모든 결측치를 인자 값으로 대체