문과생CS정복기

대규모 데이터셋을 다루는 경우, Python에서 메모리 문제나 데이터 저장 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 몇 가지 접근 방법을 제안합니다:1. 데이터 처리 최적화데이터 타입 줄이기: 데이터 타입을 효율적으로 변경하여 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.필요한 열만 사용: 필요한 열만 선택하여 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다.import pandas as pdimport numpy as np# 데이터 타입 줄이기def optimize_memory(df): for col in df.select_dtypes(include=['int']).columns: df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='unsigned') for col in..

reindex와 reset_index는 pandas에서 인덱스를 조작하는 두 가지 주요 메서드입니다. 이 둘의 기능과 용도는 다릅니다.reindexreindex 메서드는 데이터프레임의 행 또는 열을 새로운 인덱스로 맞추는 데 사용됩니다. 새로운 인덱스를 제공하면, 해당 인덱스에 맞춰 데이터프레임을 재구성합니다. 만약 새로운 인덱스에 기존 인덱스에 없는 값이 있다면, 그에 해당하는 데이터는 NaN으로 채워집니다.용도:인덱스를 새로운 값으로 설정하고, 기존 데이터의 순서를 재배열하거나, 부족한 데이터를 NaN으로 채웁니다.예시:import pandas as pd# 예시 데이터프레임 생성data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}df = pd.DataFrame(data, index=..

인덱스(Index)는 pandas 데이터프레임과 시리즈에서 데이터의 위치를 나타내는 필수적인 부분입니다. 인덱스는 행과 열을 고유하게 식별하는 데 사용되며, 데이터를 조회하고 조작하는 데 중요한 역할을 합니다.인덱스(Index)의 원리행 인덱스(Row Index)와 열 인덱스(Column Index):행 인덱스는 데이터프레임의 각 행을 고유하게 식별하는 데 사용됩니다. 기본적으로 pandas는 0부터 시작하는 정수 인덱스를 사용하지만, 사용자가 지정한 다른 값으로도 설정할 수 있습니다.열 인덱스는 각 열의 이름을 나타내며, 데이터프레임의 열을 고유하게 식별합니다.인덱스의 역할:데이터 조회: 인덱스를 사용하여 특정 행이나 열의 데이터를 빠르게 조회할 수 있습니다.데이터 정렬: 인덱스를 기준으로 데이터프레임..

# utilsimport pandas as pdimport numpy as npfrom tqdm import tqdmimport pickleimport warnings;warnings.filterwarnings('ignore')# Modelfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn import metrics#import eli5#from eli5.sklearn import Permu..

데이터셋을 이미 병합한 후에 NaN 값들을 다른 데이터셋으로부터의 정보로 업데이트하고자 할 때, 주로 update() 메서드를 사용하거나 다시 merge()를 통해 조건에 따라 필요한 값을 채워 넣을 수 있습니다. 이러한 방식은 주로 추가 정보를 통해 누락된 데이터를 채우거나 기존의 정보를 최신화할 때 사용됩니다.방법 1: update() 메서드 사용하기update() 메서드는 원본 DataFrame의 누락된 값(NaN)을 다른 DataFrame에서 가져온 값으로 채워 넣습니다. 이 방법은 인덱스와 컬럼 레이블을 기반으로 값을 업데이트합니다.import pandas as pd# 예시 데이터 프레임 생성df_main = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [400, ..

IV: Information ValueClassification에서 "IV"는 일반적으로 Information Value를 의미합니다. Information Value는 변수와 목표 변수(종속 변수) 간의 관계를 평가하는 데 사용되는 통계적 측정치입니다. 이는 주로 신용 점수 모델링이나 이진 분류 문제에서 변수 선택 및 모델의 예측력을 평가하는 데 사용됩니다.Information Value는 주어진 변수의 각 범주에 대해 좋은 사건(good)과 나쁜 사건(bad)의 비율 차이를 계산하여 그 변수의 예측력을 나타냅니다. IV 값이 높을수록 그 변수는 목표 변수를 잘 설명할 수 있음을 의미합니다.IV 값의 해석은 다음과 같습니다:IV 0.02 ≤ IV 0.1 ≤ IV 0.3 ≤ IV IV ≥ 0.5: 매우 ..

날짜 형식이 있는 데이터가 있다면 데이터를 다루기 전 컬럼을 datetime type으로 설정해 주는 것이 좋다.왜냐하면 여러 데이터들을 다룰 때 날짜로 join해주는 경우가 많기 때문이다. 이 때 datatype을 통일해줘야 편하다.또한 날짜 컬럼을 활용하여 년,월,일,주,요일 등의 기준으로 데이터를 가공하게 되는 경우가 많기 때문에 datetime 형식으로 바꿔줘야 한다.날짜 컬럼이 있다면 먼저 컬럼의 datatype을 확인해야 한다.예를 들어 20210130 와 같은 데이터가 들어 있어도 int형일 수 있으므로 dataframe.info() 를 통해 컬럼의 datatype을 확인해야 한다.위에서 보면 일자 컬럼이 int64형이다.import datetimeSM_sc_df['일자'] = pd.to_d..