Pandas 객체에 결측치를 처리하는 다양한 패턴을 알아본다. 여기서는 데이터프레임 객체의 다중 변수의 결측치를 한 번에 대치하는 방법을 알아본다.
반복적으로 같은 형식으로 생산되는 여러 값을 이어붙이는 방법을 알아본다.
Python 기반 데이터분석시 객체 및 변수명을 일관성 있게 짓는 법을 알아보도록 한다.
R기반 데이터분석시 객체 및 변수명을 일관성 있게 짓는 법을 알아보도록 한다.
Pandas 객체에 결측치를 처리하는 다양한 패턴을 알아본다. 여기서는 .groupby()메서드와 NumPy의 where() 함수를 활용한 결측치 대치 방법을 다룬다.
.groupby()
where()
플레이어가 뽑은 카드와 대진표 정보를 매칭하여 어떤 플레이어가 예선을 통과하여 본선 경기로 진출하는지 알아보자.
sklearn 라이브러리의 정규화 클래스를 사용하여 데이터를 정규화(normalization) 하는 방법에 대해 알아본다.
데이터프레임의 변수(column)별 데이터타입 확인은 중요하다. 그리고 변수 개수가 매우 많은 경우는 어떻게 처리할 수 있을까? 이와 관련해서 알아보도록 하자.
한 주의 시작 기준 요일이 월요일이 아닌 경우 주수(週數)를 세는 방법을 알아본다.
아이템 획득과 관련된 사용자의 게임 로그 데이터를 정제하는 예시를 알아본다.
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