Py) 전처리 - 결측치 처리-03
Python / preprocessing
5분 읽기 (대략 748 단어)

Py) 전처리 - 결측치 처리-03

Pandas 객체에 결측치를 처리하는 다양한 패턴을 알아본다. 여기서는 Pandas의 표준 결측표기가 아닌 결측치가 데이터프레임 객체의 다중 변수에 흩어져 있을 때 해당 결측치가 있는 행을 삭제하는 방법을 알아본다.
Py) 전처리 - ML 군집분석모델용 - 01
Python / preprocessing
21분 읽기 (대략 3127 단어)

Py) 전처리 - ML 군집분석모델용 - 01

Python으로 머신러닝(ML) 군집분석모델에 들어갈 데이터를 전처리하는 방법을 알아보자.
Py) 전처리 - ML 분류모델용 - 01
Python / preprocessing
14분 읽기 (대략 2052 단어)

Py) 전처리 - ML 분류모델용 - 01

Python으로 머신러닝(ML) 분류모델에 들어갈 데이터를 전처리하는 방법을 알아보자.
Py) 전처리 - ML 회귀모델용 - 01
Python / preprocessing
15분 읽기 (대략 2287 단어)

Py) 전처리 - ML 회귀모델용 - 01

Python으로 머신러닝(ML) 회귀모델에 들어갈 데이터를 전처리하는 방법을 알아보자.
Py) 전처리 - 결측치 처리-02
Python / preprocessing
3분 읽기 (대략 474 단어)

Py) 전처리 - 결측치 처리-02

Pandas 객체에 결측치를 처리하는 다양한 패턴을 알아본다. 여기서는 데이터프레임 객체의 다중 변수의 결측치를 한 번에 대치하는 방법을 알아본다.
Py) 전처리 - 이어붙이기
Python / preprocessing
7분 읽기 (대략 1023 단어)

Py) 전처리 - 이어붙이기

반복적으로 같은 형식으로 생산되는 여러 값을 이어붙이는 방법을 알아본다.
Py) 전처리 - 객체 및 변수 명명하기
Python / preprocessing
14분 읽기 (대략 2113 단어)

Py) 전처리 - 객체 및 변수 명명하기

Python 기반 데이터분석시 객체 및 변수명을 일관성 있게 짓는 법을 알아보도록 한다.
Py) 전처리 - 결측치 처리-01
Python / preprocessing
8분 읽기 (대략 1202 단어)

Py) 전처리 - 결측치 처리-01

Pandas 객체에 결측치를 처리하는 다양한 패턴을 알아본다. 여기서는 .groupby()메서드와 NumPy의 where() 함수를 활용한 결측치 대치 방법을 다룬다.

Py) 전처리 - 카드 게임의 본선 진출자는 누구?
Python / preprocessing
9분 읽기 (대략 1295 단어)

Py) 전처리 - 카드 게임의 본선 진출자는 누구?

플레이어가 뽑은 카드와 대진표 정보를 매칭하여 어떤 플레이어가 예선을 통과하여 본선 경기로 진출하는지 알아보자.
Py) 전처리 - 데이터프레임 데이터 유형
Python / preprocessing
6분 읽기 (대략 873 단어)

Py) 전처리 - 데이터프레임 데이터 유형

데이터프레임의 변수(column)별 데이터타입 확인은 중요하다. 그리고 변수 개수가 매우 많은 경우는 어떻게 처리할 수 있을까? 이와 관련해서 알아보도록 하자.
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