[Tensorflow] 데이터를 위한 팁

✅데이터 타입 조정

변수(칼럼) 타입 확인

• 데이터.dtypes

# 칼럼의 데이터 타입 체크
print(아이리스.dtypes)

변수를 범주형으로 변경

• 데이터['칼럼명'].astype('category')

아이리스['품종'] = 아이리스['품종'].astype('category')

변수를 수치형으로 변경

• 데이터['칼럼명'].astype('int')
• 데이터['칼럼명'].astype('float')

NA 값의 처리

• NA 개수 확인 : 데이터.isna().sum()
• NA 값 채우기 : 데이터['칼럼명'].fillna(특정숫자)

 

✅실습

실습 코드

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# 라이브러리 사용
import pandas as pd
 
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# 파일 읽어오기
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris2.csv'
아이리스 = pd.read_csv(파일경로)
아이리스.head()
 
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# 칼럼의 데이터 타입 체크
print(아이리스.dtypes)
 
# 원핫인코딩 되지 않는 현상 확인
인코딩 = pd.get_dummies(아이리스)
인코딩.head()
 
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# 품종 타입을 범주형으로 바꾸어 준다
아이리스['품종'] = 아이리스['품종'].astype('category')
print(아이리스.dtypes)
 
# 카테고리 타입의 변수만 원핫인코딩
인코딩 = pd.get_dummies(아이리스)
인코딩.head()
 
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# NA값을 확인한다
아이리스.isna().sum()
아이리스.tail()
 
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# NA값에 꽃잎폭 평균값을 넣어주는 방법
mean = 아이리스['꽃잎폭'].mean()
print(mean)
아이리스['꽃잎폭'] = 아이리스['꽃잎폭'].fillna(mean)
아이리스.tail()

범주형으로 변경

• 품종이 영문명에서 0 / 1 형태로 바뀌어 수치형 데이터로 인식된다

• 원핫인코딩을 해도 범주형 데이터로 인식하지 못한다

• 읽어들인 데이터 타입을 확인할 수 있다
• category나 object 타입만 원핫인코딩된다
• 품종 타입을 범주형으로 직접 바꾸어 주어야 한다

• 품종 타입을 범주형으로 바꾸고, 다시 품종에 넣어준다
• 카테고리로 변환된 것을 확인할 수 있다

• 이제 원핫인코딩이 진행된다

NA 값의 처리

• 꽃잎폭에 NA가 있다

• 맨 마지막열에 NA가 존재한다(실제로 빈 값을 넣어두었다)
• 꽃잎폭 평균값을 넣어줄 것이다
• 행을 삭제하거나 원본 데이터에 값을 넣어주는 방법도 있다

• 평균값으로 NA를 없앴다