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1. 이항분류 - 합격/불합격 판정 - 3과목의 평균 60점 이상 합격, 과락 40점 미만 (실습) 인프런 - [EduAtoZ] 빅데이터분석기사 실기 대비 Part3. 분류모델-샘플생성(참고) https://www.inflearn.com/course/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D%EA%B8%B0%EC%82%AC-%EC%8B%A4%EA%B8%B0-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC

1. Bining(수치형 - 범주형) - 연속형 변수를 구간을 이용하여 범주화하는 과정 - 정보가 압축되고 단순해짐(정확도는 떨어짐) - 이상치 해결 방법 중 한가지로 사용하거나 오버피팅 방지 기법으로 사용 - (3, 6] : 3초과 6포함, right=True - [3, 6) : 3이상 6포함하지 않음, right=False - pd.cut() - 비율을 사용하여 구간 나누기 pd.qcut(데이터, 구간) 구간은 0~1 사이의 숫자 사용 인프런 - [EduAtoZ] 빅데이터분석기사 실기 대비 Part2. 데이터 Binning(수치형 - 범주형) https://www.inflearn.com/course/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D%E..

- value_counts() - reset_index() - 컬럼명 변경/추가 - 데이터 정렬 - quantile : 특정 비율 위치의 값 구하기 인프런 - [EduAtoZ] 빅데이터분석기사 실기 대비 Part2. 폐업비율표 작성 https://www.inflearn.com/course/%EB%B9%85%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D%EA%B8%B0%EC%82%AC-%EC%8B%A4%EA%B8%B0-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC

1. Series 연산 - Series는 스칼라값과 연산 시 각 값과 스칼라 값의 연산이 이루어짐 - 결과는 Series가 됨 2. 날짜 변경 3. 현재 날짜 정보 알아오기 4. DataFrame.apply() 적용하기 - DataFrame.apply() 적용하지 않고 사용하기 - 위의 방식을 DataFrame.apply()로 변경하기 5. Series를 DataFrame으로 만들기 - pd.DataFrame(Series) - Series.to_frame() 6. DataFrame의 index 정렬하기 - DataFrame.sort_index() : 오름차순 정렬 - DataFrame.sort_index(ascending=False) : 내림차순 정렬 7. DataFrame의 전치행렬 구하기 - Data..

1. 날짜/시간 타입 변경 - 머신러닝/딥러닝에서는 날짜/시간 타입으로 데이터 분석할 수 없음. integer형태로 접근해야 함 - pd.to_datetime(Series, format='형식') %Y : 4글자 년도, %y : 2글자 년도, %m : 2글자 월, %d : 2글자 일 다양한 형식 문자들 : https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior format의 지정이 필수는 아님 - DataFrame.insert(위치, 이름, 데이터) return이 없는 함수(inplace 동작) 2. 행/열 삭제 인프런 - [EduAtoZ] 빅데이터분석기사 실기 대비 Part2. 날짜 타입으로 변경하기 https://w..