전체 스터디
내 스터디
- 스터디에 참여해보세요!
이종욱 리더
데이터사이언스 12시간 입문기
온라인
클래스 자세히 보기
3주차 레벨업 과제
#이름 특징 추출하기, 이름으로 나이 평균 내기(빈칸을 더 현명하게 처리)
import pandas as pd
df=pd.read_csv('data/train.csv')
df_test=pd.read_csv('data/test.csv')
df.loc[df['Name'].str.contains('Mr\.'),'Name']='Mr'
df.loc[df['Name'].str.contains('Mrs\.'),'Name']='Mrs'
df.loc[df['Name'].str.contains('Miss\.'),'Name']='Miss'
df['Name']=df['Name'].map({
'Mr': int(0),
'Mrs': int(1),
'Miss': int(2)
})
df['Name']=df['Name'].fillna(int(3))
df['Name'].value_counts()
# 평균내기
df['Age']=df['Age'].fillna(df.groupby('Name')['Age'].transform('mean'))
#여러 특성을 지닌 데이터의 Decision Tree
data = {
'weight': [28, 2, 9, 6],
'movable': [True, True, True, False],
'category': ['animal', 'plant', 'animal', 'plant']
}
target_index=3
target_names=['1번','2번','3번','4번']
print(target_names[target_index],": 동/식물을 분류합니다.")
if (data['movable'][target_index]): #움직인다
if (data['weight'][target_index]<=6):
print('plant')
else:
print('animal')
else: #움직이지 못한다.
print('plant')
#다른 트리 만들기
if data['weight'][target_index]<=6:
print("plant")
else:
print("animal")
#Cabin의 객실 특징 추출, 숫자 변환
df['Cabin']=df['Cabin'].str[0]
df['Cabin']=df['Cabin'].fillna('C')
df['Cabin']=df['Cabin'].map({
'C':0,
'B':1,
'D':2,
'E':3,
'A':4,
'F':5,
'G':6,
'T':7,
})
df['Cabin'].value_counts()
참여자 데이터사이언스 12시간 입문기