개발 블로그

🐢 sklearn 패키지의 preprocessing 서브패키지도 스케일링 및변수변환을 위한 StandardScaler 클래스는 기능을 제공. 🐢 사용방법1. 학습용 데이터를 입력으로 fit() 메서드를 실행하면 평균값과 표준편차를 계산하여 객체 내에 저장한다.2. 다시 학습용 데이터를 입력으로 하여 transform() 메서드를 실행하면 저장했던 평균값을 뺴서 새로운 평균값이 0이 되도록 만들고, 저장한 표준평차로 나누어 새로운 표준편차가 1이 되도록 데이터를변환하여 출력한다. 1단계와 2단계를 합쳐서 fit_transform() 메서드를 실행할 수도 있다.3. 검증용 데이터를 입력으로 하여 transform() 메서드를 실행해도 학습용 데이터의 평균값과 표준편차를 사용하여 검증용 데이터를 변환한다...

🐢 append 함수: 맨 뒤에 인자 추가리스트.append(x) 형태로 사용합니다.추가하는 x를 array의 맨 끝에 객체로 추가합니다.x가 iterable(리스트 등) 자료형이면 전체를 하나의 객체로 해서 요소로 추가합니다.a = [1, 2]a.append([3, 4])print(a) # [1, 2, [3, 4]] 🐢 extend 함수: 리스트+리스트리스트.extend(literable) 형태로 사용합니다.iterable의 각 요소를 하나씩 array의 끝에 요소로 합니다.append 함수와 다른 점은 괄호 안에 iterable 자료형만 올 수 있습니다.즉, 리스트 등 iterable 객체를 풀어서 더하는 함수로 생각하면 됩니다.b = [1, 2]b.extend([3, 4])print(b) ..

🐢 안녕하세요, 카메입니다!데이터 분석을 할 때 가장 먼저 마주하는 난관이 바로 결측치(Missing Value)입니다.오늘은 판다스(Pandas)에서 결측치를 확인하고, 깔끔하게 제거하거나 원하는 값으로 채우는 핵심 메서드들을 정리해 보도록 하겠습니다. 1. 결측치 (NA) 의 개념 이해하기NA (Not Available): 누락된 데이터 또는 결측값을 의미합니다.NaN (Not a Number): 판다스나 넘파이(NumPy)에서 주로 사용하는 수치형 결측치 표현입니다.None: 파이썬 자체에서 값이 없음을 나타내는 객체입니다.Null: 누락된 데이터를 뜻하는 일반적인 용어로, 판다스에서는 isnull(), notnull() 같은 함수명으로 구현되어 있습니다.💡 요약: Pandas 내에서 NA, N..