DAY 32

Warm-up

データ統計

モデルを解析または作成する前に、データを変換またはマッピングして使いやすくします.

データの前処理、洗浄および混用は、EDA(コンテキスト依存)

を含む.

Preview

from IPython.display import display
import pandas as pd

def preview():
    for filename in glob('*.csv'):
        df = pd.read_csv(filename)
        print(filename, df.shape)
        display(df.head())
        print('\n')

isdisjoint()

:同じ値がない場合はTrue、値がある場合はFalseを返します.

>>>mySet = set("ever")
>>>mySet2 = set("tomo")
 
>>>print(mySet.isdisjoint(mySet2))
--------------------------------------
True

set()

setは数学の中の集合

である.
順序

はなく、セットに一意の値があります.

可変オブジェクト
set詳細表示

ソース

重複する例があるかどうかを確認

len(df.feature1.unique()) == len(df)

最も頻繁な値(最も頻繁に発生するデータ)

df['feature 이름'].mode()

N232

value counts()データフレームに出力

 df['Item ID'].value_counts().rename_axis('unique_values').reset_index(name='counts')

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