AI Bootcamp 세번째

세번째 Diary

---

1. Flow

1. 슬라이싱으로 원하는 부분만을 잘라서 가져온다.
2. concat & merge 함수로 데이터 합치기
3. tidy Data ⇄ wide Data
4. groupby로 데이터를 구분지어 수학적 데이터 얻기

2. Result & Info

1. concat → Data 붙이는 연습
   • pd.concat()
   • data를 붙인다.
   • axis = 0 → row로 붙인다. axis = 1 → col로 붙인다.
   • index 또는 col의 갯수가 달라서 빈값이면 NaN값으로 대체된다.
   • feature name = column name
2. merge
   • pd.merge()
   • 공통된 부분을 기준으로 data를 붙인다.
3. conditioning
   • 하나의 변수를 지정하여 조건을 정해주는것.
   • condition = (df[ ] 조건) → 컨디션을 변수로 설정
   • dataframe에서 컨디션을 적용하여 선택
4. 측정수준
   • 분류(categorical data) = 명목척도, 순서척도
   • 수량(numerical data) = 구간척도, 비율척도
5. tidy data → data를 표현하는 방법중 하나.
   • melt() : wide data → tidy data
   • pivot_table() : tidy data → wide data
   • 시각화나 다른 라이브러리를 잘 쓰기 위해 정제 하는것.

3. Etc

1. 함수의 detail을 help 함수로 꼼꼼히 보기.
2. 시각화를 시작했는데 마찬가지로 함수의 detail을 확인해 가며 적용시켜보고 쫌 더 이쁜 시각화를 위해 노력해보자!